985EE申nlp**求定位

EE渣求定位

二暑PKU交换，三下UCB交换
T美国考的，坑死了
GPA major 4.38/5(算上保研的20/183), overal 4.43/5(选修课不算major里面， 一堆85 86心太碎)， 交换 4.0/4
本来是想做Robotics的(现在还是有一丢丢想做)，暑假还去北大上了个Robotics，但是后来因为各种原因暂时没有继续发展了(课上老师答应帮我推一封但是不知道是不是年代久远现在邮件石沉大海)。
科研的话NLP打杂一年暂时无paper，有两个小project加水Yelp data challenge

申请方向主要NLP。ML不敢想但是不保证很多年后往上面发展，其他CS方向没有特别兴趣
现在一个是课修的不够，而且三年级上的研究生课是旁听的，现在很崩溃
CS Track: C和数据结构、微机原理
统计机器学习、凸优化、凸优化算法（研究生，旁听）、自然语言处理（研究生，旁听，老板的课）、矩阵分析（课程冲突没选上，旁听，老师愿意推）、概率论和随机过程
（四上在上人工智能，算法，操作系统，数据库，并行）
Coursera上概率图模型, 操作系统, 算法（最后一个是不要钱的所以没证），但是感觉好像没太大用

去了ucb发现他们的Robotics还是很excited的（虽然都是用rl做，所以这边也一并说一下吧）
Robotics Track: 一堆电路、信号系统、数字信号处理、自动控制、柔性机器人

个人目前想主审NLP方向，以后可能会读phD,但是现在太弱。同时在美国跟老师搬砖的时候也发现了很多与人相处时候要注意的问题，不想因为强上phD最后在很多老板和学校的方面选择将就。

一方面求定位，另一方面是出去了之后发现自己统计和数学还是太差，不知道怎么在之后的学习中平衡这些事。很多CS的课程网上都有网课（当然可能对方不认），反而是统计和数学的方面网课很少，所以不知道剩下在学校的时间里要怎么选课比较好（我以为读了硕士的时候课程太多可能学不来），或者说这方面的能力还可以通过什么别的方式体现。

感谢大家，欢迎任何建议，欢迎踩！

补充内容 (2017-9-15 17:08):
大一做过一个物理project成果有国家奖项，专业不相干，不谈
除了一个Robotics 小project其余project和科研全部NLP相关，现在两个idea都做了一部分，不知道是该抓紧时间修课还是该努力科研