ECE PhD AD: UT Austin VS UCSD, 求比较~

申请季基本结束，收到了比预期好太多的学校的录取，也被疯狂的PhD ad吓到了，目前纠结UT AUSTIN和UCSD，请大家给我点建议~我本科做的是信息论编码方向的科研，也水过machine learning。博士阶段打算做machine learning方向，或者machine learning和wireless networks的交叉方向。对未来的打算是希望读完博留在美国去工业界。实在是套不到funding的话希望能拿着master走人，找份码农工作。
1. UT AUSTIN: cons：录得是master(to be followed by a phd), 需要找到导师才算是博士。没funding。
pros: WCNG实验室很强，有几个做machine learning的大牛，wireless networks也做的很好。选课自由，可以选一半软工的课，保障了套不到funding转码拿着master走人的后路。学费低。据说好找RA,TA。
2. UCSD：cons：无funding，而且后期套funding也很难。UCSD是信息论编码方向的圣地, 但是我已经没有当初申请时的情怀了。。。做machine learning方向的老师不多，而且偏向CV，我不太想做CV方向。课程设置没啥码农课，难以转码农。
pros：曾经的男神校。阳光沙滩比基尼。加州加州！很多做information theory 和 learning theory的大牛，很厉害。
3. NCSU: cons: 宗排捉急。
pros：给了一年TA。advisor是做machine learning的IEEE FELLOW.
目前倾向于选择UT AUSTIN。 但是觉得UT AUSTIN不确定的因素真是太大了，能不能找到导师，能不能找到funding都不知道，有点慌。不知道去了UT AUSTIN找TA RA的难度大概是怎样呢？楼主家境平平， 对可能让父母拿出毕生积蓄供我读书这件事感到非常愧疚。UCSD直接录的是PhD,找导师不难，但是导师也都没有funding，十分捉急。大家怎么看呢？求拍求意见。