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本文作者:丛末 编辑:杨晓凡 2018-12-15 12:21
导语:作者 Tim Dettmers 对博士申请有深入研究,曾一举拿下斯坦福大学、华盛顿大学、UCL、CMU 和 NYU 五所名校的 offer。

雷锋网 AI 科技评论按:本文作者 Tim Dettmers 现在已在华盛顿大学读博,博士申请阶段,他曾对如何申请博士进行了深入研究,并一举拿下斯坦福大学、华盛顿大学、UCL、CMU 和 NYU 五所名校的 offer。日前,他发布了这篇博文,总结了怎样一步步地打造一份优秀的博士申请,并在问答中对大家的疑问进行了解答,希望以此来帮助那些正面临或将面临博士申请的人。雷锋网 AI 科技评论编译如下。

我深入地研究了怎样成功地申请博士,最终也获得了成果:我被斯坦福大学、华盛顿大学、UCL、CMU 以及 NYU 几所大学录取。这篇博文是一篇教你怎样一步一步进行博士申请的总结文,探讨了什么是重要的以及哪些不重要,并介绍了类如目标陈述(SOP)等申请材料以及怎样让这些申请材料发挥作用。

关于这个话题,本文之外也有其他一些很好的信息源,停下来了解一下这篇博文以及其他信息源将给你带来什么是非常值得的。这篇博文主要聚焦于深度学习和自然语言处理、计算机视觉、强化学习以及其他深度学习子领域的博士申请。本文假设你已经具备较强的学术背景,也就是说你已经有一篇或多篇论文被发表,已经与多位研究人员合作过研究项目。本文旨在帮助你提高成功申请名校博士项目的机会。

如果你想了解更过关于博士招生的常用信息,我建议你到 Academia StackExchange (https://academia.stackexchange.com/questions?sort=votes)上查看所有赞成度最高的问题和答案。其他重要的信息源还有 Applying to Ph.D. Programs in Computer Science(https://www.cs.cmu.edu/~harchol/gradschooltalk.pdf),这是 CMU 教职工对其所见到的整个录取过程的详细记录。另一个类似但更简洁的信息源是 Reflecting on CS Graduate Admissions (https://da-data.blogspot.com/2015/03/reflecting-on-cs-graduate-admissions.html)这篇博文,它也是由 CMU 教职工所写,适合优秀但是没那么强大的申请者。作用稍弱但是能快速读完的是 How to Write a Bad Statement for a Computer Science Ph.D. Admissions Application (https://www.cs.cmu.edu/~pavlo/blog/2015/10/how-to-write-a-bad-statement-for-a-computer-science-phd-admissions-application.html)这篇反向阐述的文章。

这篇博文首先会说明什么是博士申请的重要内容。然后,我们会深入分析申请材料以及对这些材料做出怎样的考量。接着,我会谈一下申请流程。博文正文的最后一部分会讲述怎样择校——哪所学校对我来说太好或太坏?之后,我会以一个问答部分作为结尾,这些问答都摘自 Twitter 上的问题(https://twitter.com/Tim_Dettmers/status/1064258559918002176),我也会定期对该部分进行更新。如果你对申请流程有疑问,可以在文本(https://timdettmers.com/2018/11/26/phd-applications/)留言,我会尽量回复你。

同时收到斯坦福、华盛顿、UCL、CMU 和 NYU offer 的博士申请,是怎样「炼」成的?

图片来自: PhD Comics

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决定任何一所研究型院校录取你的最重要的因素,就是研究潜力:你有多大的潜力成为一位优秀的研究者?这些重要的直接指标按照重要性排列如下:

1. 推荐信:有名望的教授对你有很高的评价。人际关系很重要。

2. 研究经历:你以前所做过的成功的研究案例。其衡量指标包括:发表的论文、是否为第一作者以及发表论文的会议/期刊知名度。

其他间接因素如果非常特别,有时也有帮助,但通常只有前面两个因素——推荐和研究经验,对你具有帮助。这些间接因素按照重要性排列如下:

  • 本科院校:一些学校热衷于以此来选择录取学生,一些则并不太在意。

  • 雇用单位:此前在金融或者谷歌、Facebook 等公司工作的学生普遍会被录取。

  • 智慧:优异的 GPA、GRE 成绩某种程度上与智力存在相关性(或者至少与你学习和理解的速度具有相关性)

  • 毅力/责任心:在遭到连续拒绝、失望和失败下,你也能振作起来。如果你曾遭遇并克服了困难,你可以将你的故事写入目标陈述中。

  • 成就:你在数学和 CS 竞赛中获奖。

  • 赞誉:获得了声誉卓越的奖学金/担任过知名度高的职称。

  • 擅长数学和工程:你开发过开源项目或者对其有贡献,并曾写过研究代码。

  • 家庭传承:父母是教授。

关于申请材料

1、关于推荐信

针对推荐信,你可以设计出四类:强(Strong)、好(Good)、弱(Weak)和差(Bad)。需要注意的是,录取委员会在推荐信中重点寻求的是研究潜力的指标。该部分的主要目的是让你了解哪些因素会构成一份好或强的推荐信,并且让你基于这些信息更易于选择推荐人。

差推荐信的特征:

  • 你的推荐人了解你却写了你的坏事,尤其是在美国,任何稍显批评的文字都会造成极坏的影响。

  • 你的推荐人不了解你(你上过她的课,但是没有给她留下印象)。

  • 你的推荐信很短,仅仅描述了你在课堂上表现不错。

弱推荐信的特征:

  • 你的推荐人仅从课堂上了解你。

  • 你的推荐人对你表示赞许,但只写你的课堂成绩相关的部分:课堂上完成了优秀的项目工作;在课堂上讨论生动、有趣。

  • 推荐人不对你的研究做出评价。

  • 录取委员会不认识你的推荐人,可能会成为你导师的教授也不认识你的推荐人。

好推荐信的特征:

  • 录取委员会中有人知道你的推荐人。

  • 至少有一位在目标陈述提到的潜在导师知道你推荐人的名字和工作。

  • 推荐人跟你合作过研究项目。

  • 推荐人用具体事例描述你优秀的研究能力,能证明你总体上的创造力、责任心、毅力以及研究能力。

  • 推荐人写了你发表的研究论文。

  • 推荐人对你在其实验室以外的研究工作作出评价。

强推荐信的特征:

  • 美式推荐信:通过论文突显你的成就。每件事情都做到极致,简单的事情也就变成不起的成就了。

  • 推荐人精通英语。

  • 至少有一位在目标陈述提到的潜在导师私下认识推荐人。

  • 推荐人以出色的推荐闻名(此前推荐的学生很优秀)。

  • 推荐人用具体事例描述你优秀的研究能力,能证明你总体上的创造力、责任心、毅力以及研究能力。

  • 推荐人提到你间接帮助研究工作的能力(工程技能、陈述技能、人际交往技能)以及将这些技能融汇在具体事例中。

  • 推荐人对你在其实验室以外的研究工作作出评价。

注意事项:

  • 具体事例是很重要的,因为这证明了推荐人是真的了解你。它们可读性也更强——故事会比清单更有趣。

  • 推荐信不需要将代表了「强」或「好」的所有事情都列上去。如果这样的话,推荐信就会变得复杂。

  • 你选择的推荐信要以多样化的内容来突出你的不同优点。一封突出研究技能的强推荐信+一封突出工程技能(实习期)的好推荐信+一封突出在课堂/项目工作中表现的好推荐信是很好的组合,它比一封关于研究的强/好/弱推荐信更好。

  • 后文还有更多关于求取推荐信的步骤。

2、关于论文发表

  • 作者位置 

发表论文是研究经验和研究能力的直接证明。如果你以第一作者发表论文,大家就知道你做了最多的工作;如果是第二作者,大家就知道你做了较多工作(25%-50%);如果名字排在第三或者更后,你的贡献就大打折扣了,不过你也可能参与了面向论文的整个研究过程,并获得了大量的研究经验。如果你发表了多篇作为第一作者的论文,一篇作为第三作者发表的论文看上去也不错:它证明你具备团队合作能力。

  • 论文发表会议的知名度

如果你在一个知名的会议上发表了论文,大家就会了解到:(1)你的研究工作质量高;(2)你的研究工作是可信的;(3)你目前的科研能力足以在重要学术会议上发表论文;(4)你具有竞争力以及(或)在发表顶级会议论文的压力下也能够保持生产力。

从潜在导师的角度考虑会有所帮助:如果你有两个学生,一个在 NeurIPS(A 级)上发表了论文,另一个在 B 级会议上发表论文。你会知道,第一位学生可能已经准备好为明年的 NeurIPS 展开研究项目;而第二位学生则还需要做进一步的准备,例如,在发表 NeurIPS 论文前,先在一个 workshop 或竞争力更小的 A 级会议上发表论文。第二位学生存在的风险在于,他可能需要花费一年多的时间去获取在 A 级会议上发表论文所需的科研能力。对于导师来说,推动这位学生在 NeurIPS 发表论文是有压力的,与那些已经具备必要科研能力的学生合作会更容易。如果导师和学生间的压力更小,那么建立一种牢固的专业关系会更简单,从而使得彼此间的合作也更容易和有趣。因此,潜在导师有理由按照你发表论文的会议的知名度去进行挑选。

  • 创造力、论文被引用次数等等

其他指标对申请的影响甚微。你的工作可能具备非同寻常的创造力,但是没有履历来证明你是一个有创造力的研究者,别人可能认为你知识比较走运(做出有创造力的工作)。

发表的论文的重要性往往需要几年的时间来显现出来。一般来说,你发表论文不久后就进行博士申请,就意味着你发表的论文的被引用次数会成为一个影响力较差的指标。如果你的论文短时间内获得非同寻常的大量引用,这会对你有所帮助,但也许只是你运气好或者擅长营销。通常情况下,过去 1-3 年的被引用次数不能成为研究潜力的可靠指标,因此它本身往往也被忽略掉。如果你的论文有过去 5 年被引用的记录,这就不同了,不过这对大多数申请者来说不适用。

关于目标陈述(Statement of Purpose)

对于大多数机构来说,目标陈述主要是为了刷掉那些没有花时间打磨 SoP 的人。你所写的目标陈述可以体现你的想法、怎样推荐自己的工作,以及如何解释事物,不过也可以体现你的懒散和粗心。它还可以体现,你不会用谷歌搜索简单的范例来写出(或者不写)一份简单的正式档案。对于一些机构来说,SoP 可能很重要(例如 CMU),不过 SoP 的内容对它们而言并没有多重要。

除了正式性,SoP 也是你可以陈述你在某些情况下表现不佳的唯一文件。例如,你可以解释你在研究生阶段所遇到的任何极度困难,或者用它解释为什么你在大学的某些学期/季度表现不佳。SoP 的结构应如下:

  • 用吸引人的方式介绍研究兴趣,使读者想要更深入地阅读(这部分占据一个自然段)。这是最重要的一点:如果你无法让你的读者对这段话不感兴趣,他们就不太可能认真阅读推荐信的其余部分。

  • 你在研究生阶段所积累的研究经验(大概一页)。

  • 确定你将来想要做哪方面的研究。

  • 确定你想和谁一起合作以及为什么。

  • (可选)在适当情况下,对情有可原的情况作出解释。

在某些情况下,SoP 可能是非常重要的。如果你展现出良好的——但不强也不弱的学术潜力,同时必须克服重大困难才能够做研究时,SoP 就非常重要。如果你的学术背景很强大,还写到了一些困难,那么它可能让读到这份申请的人不选你(优越感刺痛,privileged prick);如果你的学术背景很弱,那么它同样可能让读这份申请的人不选你(抱怨的失败者)。如果你的学术背景不错,那么它恰好就是合适的(一个能够克服困难的智者)。例如,我曾陷入被禁止进入大学的情况,在这种情况下我用 SoP 来解释我所面临的困境,就非常重要了。

然而,显露困难和弱点——比如学习障碍和精神疾病——也可能是一把双刃剑:读你申请的人可能不会选你,也可能你在困境中的坚持能博得他们的同情和钦佩。如果你展示这些事实,就需要采取正确的做法并需要非常细致地打磨 SoP。如果你无法获得专业写作者的反馈最好不要尝试这样做。对于一些社会接受度高些的故事,你不需要专家的反馈就能把它写好:写一篇描写你从贫困中努力考入大学并且现在你想要通过读博来发掘你的潜力这种引人注目的故事,是容易的;而写一篇描述你在遭受精神分裂或者双相情感障碍时所面临的困难这种引人关注的故事,则很困难。

然而,如果你没有面临任何困难,就不要编造这种毫无意义的故事:「作为一名上流阶层的的白人男性美国公民,我明白自己是特权阶级的一员,这同时也深深地困扰着我自己,而且在这个过程中,我的学习成绩也受到了影响。」,而是聚焦于陈述你的研究经验。

关于 GRE、TOEFL、GPA

GRE、托福考试以及 GPA 通常作为筛选标准。很高的 GPA 是「智力」的良好证明,在推荐信和发表论文不是特别出彩的情况下,它对你会有所帮助。但是如果你没有发表过论文也有没好的推荐信,即便 GPA 为 4.0 也帮不了你——甚至会有不利影响,因为这会让别人觉得你

的精力都投入于无用的课而不是科研。GRE 和托福成绩仅是筛选条件:只要分数还可以就不会被筛掉。如果你 GRE 成绩特别好,那么它也会有点帮助,不过作用要远小于一个完美的 GPA 成绩。而不错的 GRE 成绩则没有什么作用:我以 verbal 159(81%)、quantitative 163(86%)、写作 5.0(93%)的 GRE 成绩 以及托福 120/120 和 GPA 8.1/10,被美国计算机科学专业 top 5 高校中的三所录取。高于 3.5 的 GPA 是不错的,高出这个分数也没什么作用,不过 4.0 的 GPA 可能会有一点帮助。

关于履历(CV)

履历列举了你做过的事情,通常没有什么惊喜。履历的内容很重要,不过它取决于你之前所做的事情,而这些是无法改变的。不要通过使用更好的措词或者让它看上去「漂亮」或「有创意」这些方式来「修整」你的履历——这都是徒劳的。列出你做过什么就可以了。

申请流程

你需要写两封电子邮件:(1)询问对方能否给你写一封好/强推荐信。有经验的推荐人如果觉得自己无法给你写一封好推荐信,他们会拒绝你的请求。这种情况下,就去找另一位推荐人吧。(2)如果推荐人同意了,他会询问你推荐信要包含哪些信息。你需要向对方提供一份列出你所做过的事情的清单,并尽量按照容易包装成具体事例的方式去写。

  • 建议写:「在一次会议上,您告诉我再做一些工作我们就可以向 NeurIPS 投稿。在接下来的两周,我改进了深度网络架构,并开始撰写研究报告。再接下来的一周,Jane 扩展了我的代码去执行了新增的任务。这样我们就有了足够的实验结果来向 NeurIPS 大会提交研究工作。」

  • 不建议写:「我和 Jane 在 NeurIPS 会议上发表了我们的研究工作。」

事例也可以来自于跟博士和博士后的互动:

我和 Tom 合作开发了这个研究库,作为我们在 NeurIPS 会议上发表的研究工作的主要框架。我花了一周来开发该库,之后 Tom 告诉我,库设计得很好,执行效果也不错。

之后你的导师会向那个博士或博士后询问更多信息,来这样写:

我的博士生 Tom 是我工程悟性最强的学生之一,他曾和 Jane 合作一个研究项目,在开始研究之前,我们需要先为语言建模开发一个代码库。Tom 把这个任务交给了 Jane,并预计在三周内完成,Jane 却一周就完成了。Tom 告诉我,他在代码预览中检查 Jane 的代码后,发现 Jane 的工程能力与他齐平甚至超过他——代码质量非常高,且运行速度快。Jane 的工程技能推动该研究的快速进行,因而该研究项目的进展也非常顺利。Jane 将研究成果发表在了 NeurIPS 2020 大会上……


如果你有三封都在「好」这一级及以上的推荐信,你应该考虑让这些推荐信更多样化。以我自己为例,我用了一封学界推荐信、一封工业实验室推荐信,以及一封了解我研究工作的老师所写的推荐信。

目的陈述

你要早点开始这一流程并咨询有经验者的反馈。如果按照上述方案进行申请,你应该是安全的。如果想展现研究生时期所面来的困难,你就需要在 SoP 上花大量时间,并且你可以预计到目前为止,SoP 会是所有申请材料中耗时最多的一项。

尝试给不同的申请学校提交同一份 SoP,如果给每一所都「定制」SoP,耗费的时间也太多了。我在给不同学校提交的 SoP 中只修改了一章,就是关于我想跟的导师那部分。

在线申请

你同样要尽早开始填写在线申请表。有的申请表非常可怕,需要花很多时间填写填,尽早填完这些,你就可以将精力集中在推荐信、择校和 SoP 上了。你还要为这些申请准备好钱,整个申请流程的花费多达 1000 美元。如果没有这么多钱,你可以早点请亲戚朋友帮忙。

如何选择读博学校?

我能够被名校录取吗?

许多读者可能都梦想着能进入斯坦福、MIT、伯克利、CMU 等名校,但被它们录取真的很难,一些专业的竞争非常激烈。以下是录取我的一所名校的录取统计数据,以及被录取专业的优先概率。需要注意的是,对于学校和出版论文的数据的统计结果,我非常确定我给出的数字是合理的,但是对于推荐信和申请人的人际关系我就没有详细的研究了,不过我跟其他被录取的学生进行了交谈,并以所看到和所听到的数据进行了推断。该名校的录取数据和被录取专业的优先概率如下:

  • 本科学校排名 Top 2 +发表 1-3 篇论文+至少一份强推荐信+人际关系:38%

  • 本科学校排名 Top 4 +发表 1-3 篇论文+至少一份强推荐信+人际关系:14%

  • 本科学校排名 Top 20 + 发表 2-4 篇论文+至少一份强推荐信+人际关系: 21%

  • 本科学校排名 20 名以后+各国顶级学府(如东京大学、澳大利亚国立大学)+发表 2-4 篇论文+至少一份强推荐信+人际关系:11%

  • 硕士毕业学校排名 top 3+发表 1-4 篇论文+至少一份强推荐信+人际关 :5 %

  • 本科学校排名 20 名以后+非各国顶级学府+发表 4 篇以上论文+至少 2 份强推荐信+人际关系:5%

  • 本科学校排名 20 名以后+非各国顶级学府+发表 3 篇以上论文+至少 2 份强推荐信+最佳教师/年轻科学家奖+人际关系:5%

对于本科毕业生来说,这个专业(计算机科学专业),就跟大多数热门专业一样,竞争非常激烈。需要注意的是,某个方面的人际关系(推荐人认识申请学校的导师)往往是需要的,尤其对于一些不出彩的申请者来说。其他的热门专业的录取会有所不同。例如,虽然本科毕业生申请 CMU 的竞争也非常激烈,但是他们也喜欢能体现困难环境下有特别好的表现的这类特殊背景的候选人。一些学校或喜欢在数学/计算机科学竞赛中获奖的学生,或喜欢获得某项最佳教师奖的学生,或喜欢当过黑客的学生(如 MIT)。然而,一般而言,被名校录取的因素按重要性排列如下:

1. 人际关系;

2. 排名靠前的本科学校+发表论文

3. 强推荐信+发表论文

4. 发表论文

5. 其他因素

这就意味着,如果你本科学校排名 Top 2 却没有发表过论文,你也很难被名校录取。Top 2 学校和发表论文会极大地提高你被录取的几率。如果你没有人际关系,就算有强大资历也比较难被录取。不过,如果你的资历特别好并且在颇有声誉的导师下面学习,那么人际关系就没关系了。

对于特殊情况,也有一些其他因素。例如,如果你本科在名校学习,仅发表了 1 篇论文,那么 GPA 就是一个重要的因素。然而,一般而言,顶级院校并不太关心你此前就读的排名 20 以后的院校的 GPA 数字,只要你的 GPA 不少于 3.5 或者差不多就可以了。因而如果你就读的院校排名 20 以后,取得 GPA 为 3.5,同时发表了 4 篇论文,那你被录取的几率就比较大。如果你的研究资历非常强大,较低的 GPA 成绩(不过依旧高于 3.5)会是一项有利因素,因为这表明你不怎么在乎课堂而热衷于科研——这正是导师所希望看到的。

这里需要提到的另一件事是,论文发表的「泛滥」。这就意味着单篇发表论文的价值就变得越来越小,因为越来越多的学生都满足这项要求。越多学生对深度学习博士感兴趣,对发表论文的要求就越严苛。以前没发表论文也可以申请上深度学习博士,不过这种情况不再有了。

如何被名校录取?

上面这些统计数据,并不就代表你不会被这些学校录取,而是说如果你的资历太弱,就应该再花一年来增强资历。以我个人为例,我将硕士阶段延长了一年来腾出一年的研究实习期。如果没有这样做,我永远都不可能被这些学校录取。如果你的梦想是被这些名校录取,目前为止这是最好的选择。即使你不不一定要进入名校,研究实习生的经历也是很有帮助的,比如:

  • 提升科研能力,这样你在读博之初会轻松一些。

  • 检验读博或某个研究方向(自然语言处理 vs 计算机视觉 vs 系统)是否适合你。

  • 一份良好甚至突出的推荐信(实习时间越长越好)。

  • 可能会发表论文。

但是即使是找到一份研究实习也是说起来比做起来容易!你怎样找到研究实习呢?我的下次博客会详细讲解这个主题:怎样为接下来一年的申请提升你的申请材料。

择校

你应该申请大约 10-15 所学校,如果申请再多的话,你就没有足够的时间来给申请书润色;过少的话,可能存在被申请的所有学校拒收的风险。

你应该有一两所接收概率高(大于 75%)的所保底学校。通常,你所就读过的学校可以作为不错的保底学校,因为给你写推荐信的人在这所学校应该是比较有名望的。申请所有有希望被接收(接收概率>10%)的顶级名校,另外再挑选出那些录取率较高(25-33%)的学校——你至少应该申请 3 所这样的学校。对于这类学校,一般你的推荐人跟你希望跟的导师会有人际关系。

要注意的是,最好的导师并不一定就在名校。top 20 后的许多学校也能得到很好的 PhD 培养。但是,如果你考虑从事学术界的工作,那么学校排名就非常重要了,你应该尽量找名校的导师。

择校的主要依据就是导师,你需要确保每所大学都有超过一位你想要跟的导师,而不要申请那些只有一位好导师的学校。如果你的导师选择很少,那么扩展自己的兴趣领域。例如,如果你想做深度学习和自然语言处理,但找不到太多合适的导师,不妨考虑计算机视觉或其他领域的导师。

常见 Q&A

1、4 年学制的英国 PhD VS 6 年学制的美国 PhD

美国 PhD 的最初两年要上很多课程,因为美国的 PhD 主要是为本科毕业生开设的;相反的是,英国的 PhD 是为已读了一年硕士的人开设的,因而 PhD 阶段的课程不多。因此如果你在英国读 PhD,可以立即做研究,这算是一个不错的优势。

美国 PhD

  • 为本科生开设;

  • 课程为 1-2 年,会分散科研精力;

  • 录取就会提供资助,也就是说,你确保可以获得研究助理或助教的职位。

英国 PhD

  • 为硕士生开设;

  • 课程为 3-6 个月,可以始终将精力投入在科研上;

  • 资助可能是一个问题,而这往往由导师来决定。这也是为什么申请博士之前就需要联系导师很重要的原因;

  • 声望较低(多数情况下),因此毕业后更难获得学术职位。并且由于明显的偏见,更难获得 oral 论文展示以及最佳论文奖项的机会;

同时也要注意当地的影响力。如果你在美国学习也就会在美国研究圈子里,在欧洲或者亚洲学习也是同样的道理。例如,欧洲的研究者知道世界上所有的「著名」研究者,但是除此之外,他们一般知道的欧洲学校要比美国学校多(例如,纽约州立石溪大学 VS 谢菲尔德大学)。其他地方也是这样。如果你想加入欧洲的学术圈,并且无法被美国名校录取,申请更多欧洲学校会更有意义。

2、申请博士要求硕士学位吗?

在欧洲大陆,读本科通常需要花三年时间,并且需要获得硕士学位才能开始攻读博士。而在美国和英国,读本科通常需要花四年时间,可以在读完本科后就开始读博。

3、工作经验有用吗?

如果你曾在某些知名机构(如谷歌、Facebook、麦肯锡、高盛等)工作,工作经验会比较有帮助。其他与软件工程相关的工作经验也有帮助,但研究经验(研究实习)更加重要。如果只有不错的工作经验而没有研究经验,那工作经验对你的申请并没有什么帮助。

4、如何选择导师?

查阅最新的论文来寻找研究领域与自己的兴趣重合的导师,而避免选择那些近期没有发表论文的导师。你的研究不需要跟导师当前的研究工作重合,但你应该对其正在做的研究感兴趣。

查一查备选导师带出来的毕业生的清单,看看他们现在的情况,如果找不到这份清单,那这是一个危险的信号(也可能这是一位新老师)。这是一个不错的指标,可以用来衡量你将来可能获得的指导培养是否具有含金量。

导师名下是创业公司吗?带了多少学生?综合这些指标可以估计导师能在你身上花费的时,并根据你的研究经验判断自己需要的是一个时间较多还是较少的导师。

同一个系里是否有后备选项?有时候你和导师关系不太好的话,需要第二个导师作为备选。

5、到底该不该读博?

如果以后想在学界工作,你就需要读博。

而在业界,一切职位都用供求关系来规定。AI 研究员的供应将在未来几年急剧增加,然而如果 AI 的炒作热度下降,需求将会减少。这种情况可能与数据科学家 2018 年所面对的境况非常相似:公司只接收合格的申请者,因为供远大于求。在这种情况下,如果你想换工作或者升职,PhD 学位会有很大的作用。现在可能没有 PhD,你也会被雇佣,但如果想转到另一个研究实验室可能就困难了(因为有技能的博士很多,需求却很少)。

如果 AI 炒作热度没有下降(不太可能),那你就算没有 PhD 也可以轻易地找工作、换工作。但需要注意的是,升职还是会更困难,而且,相比研究,你可能需要做更多的「研究工程工作」。如果你对研究工程师的职位很满意,那 PhD 对你来说可能没什么用。

不要仅仅为了上述理由去读博。如果你不想做研究,就不要读博。

6、是否要在申请之前联系导师?

如果给你写推荐信的人可以把你介绍给潜在导师,联系导师是有意义的。不过,在美国不要这么做,如果这样做还可能会适得其反,因为它会消除你的神秘感,并且有时候,一开始阅读你的发表论文和推荐信比私下与你交谈之后再看推荐信要更让他印象深刻。如果申请欧洲的学校,有时候就要在申请之前联系潜在导师。如果需要,尝试经由与你导师有私交的人引荐,比如你的本科或硕士论文导师。如果你不认识这种引荐人,可以给导师写邮件,内容包括:

  • 现任导师。

  • 用一句话介绍你过去的工作(例如,在哪里发表过研究工作?)。

  • 你和导师可以合作的潜在研究的四个要点,最好以「要点:一句话解释要点」的形式进行陈述。

如果没有私人联系,你的潜在导师基本不可能查看或者回复你的邮件。如果没有私人联系且申请欧洲(英国)的大学,那么你就可以考虑申请其他地方了。

7、如何为你的研究选择一个主题?

研究主题无关紧要。没有人会要求你去做你曾在研究计划中描述的工作。你可以根据研究主题的难易程度在不同的申请中重复使用研究主题。如果不需要在不同的申请中重写这部分内容,你就可以节省大量时间。要注意的一件事是:你对某个研究方向越熟悉,就越容易想出好的研究主题。

via:https://timdettmers.com/2018/11/26/phd-applications/ 雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论编译。雷锋网

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