之前在留學版發文問過選校的一些問題，很感謝各位大大的幫忙。最近結果出的差不多了
，希望這篇文可以幫到之後要申請的同學！
Program： MS in CS/ECE
Admission
Virginia Tech CS MENG (2/19)
CMU-SV SE (2/28)
UCI MCS (3/9)
UCSD ECE(EC93-Machine Learning and Data Science Track) (3/24)
UCLA CS MS (4/9)
USC CS MS(4/9)
Rejection
UW Madison CS MS (2/6)
CMU INI-MSMITE (3/19)
UIUC MCS (4/1)
UT Austin CS MS (4/4)
GATech CS MS (4/4)
UCSD CS MS (4/10)
UW Madison CS PMP(4/23)
Pending
UT Austin ECE
[Background]
NTHU CS 2015/9 ~ 2019/6
Overall GPA: 3.84/4.3
Major GPA: 3.82/4.3
Last60 GPA: 4.02/4.3
[Test Scores]
TOEFL: R30 / L29 / S22 / W26 Total 107
GRE: V155 / Q168 / AWA 4.0
[Work Experience]
Summer Intern @ 工研院 2018/7 ~ 2018/9
[Publication]
TAAI (台灣人工智慧學會) (NLP相關) *1
[LoR]
實習主管*1 專題教授*1 修課教授*1
[Related Courses]
AI/ML Related: Machine Learning, Deep Learning, Pattern Recognition,
Multimedia, Image Processing.
System Related: Compiler Design, Database, Web&App, Parallel Computing,
Computer Network.
[Timeline]
2019.5 GRE
2019.6 TOEFL
2019.7~2019.8 Survey Programs
2019.9 ~ 2019.12 寫文書 找教授寫推薦信 順便等當兵QQ
[申請心得]
大一大二的時候渾渾噩噩的，雖然有想過要出國讀書，但沒有下定決心，沒先去當兵
，大三的時候才決定要奮發圖強，因為沒有對特定領域有興趣，就跟風修了很多ML相關
的課程，做一做發現自己數學底子實在是不太好，很多課程的Final Project也只是實作
一些算法調調參數就交差了事了，實在有點空虛。
後來修了周志遠教授開的平行程式跟吳尚鴻教授的資料庫，雖然很硬，但花心思去平行化
各種演算法跟實作RDBMS實在是蠻好玩的，讓我慢慢了解自己喜歡什麼。考量到很多文章
都說不要太強調ML研究的經驗，我在SOP當中也是以這兩堂課為主寫了一些心得，再加上
一些ML課程給我的啟示（主要是large scale machine learning）希望未來能在大公司裡
面做相關的東西。
[GRE & TOEFL]
托福跟GRE的話，我自己是趕在大四下3個月之內考出來的（很趕很累）。
GRE GRE考滿分有個APP可以幫忙複習單字，也有真題可以刷，當時利用軍訓課的時間
狂刷，既可以應付考試又可以賺折抵。AWA的話可以先把作文題庫看一看，到考場的時候
比較不會不知道要怎麼寫，模板的話網路上很多，選一個自己喜歡的就可以了。
TOEFL 大致上也是刷TPO，因為自己口說比較不好，花了不少時間研究各種模版，但最
後上場也是亂講哈哈。另外，托福的分數應該會根據考生表現調整，所以不用怕Reading
越考越難，因為大家可能都錯XD。
[SOP]
有些學校是很注重SOP的(例如CMU)，可以去個別的Program網站上看他們的要求，例如我
申請的Software Engineering Program就要求要寫軟工相關的經驗，所以千萬不要拿同一
份就只改校名。我的寫法是參考這一篇： #1Sm37yS8
[總結]
大部分MSCS Title的Program都比較難申請（人太多了），大家可以多申請一些ECE的會更
有機會，總之多申就對了！