ML/CV 诚心求比较
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SJTU JI/Umich 本科。。方向是ML/CV,本科一直做的deep learning 一部分应用一部分理论PhD 非常明确想做mathematical explanation of deep learning。。。可惜全世界就没几个组在做这个
比较看重组里氛围和研究方向以及导师的实力
1. PhD@UCLA
老板是stefano soatto,(目测很大牛,有了解他的同学希望可以提供多一些信息)做的CV很数学,组里也有人做mathematical explanation of deep learning。
总体来说兴趣非常match
2. PhD@Princeton
第一年fellowship未指定老板。。申请的时候是冲着sanjeev arora去的,后来发现太天真了。。。整个cs系几乎没有做AI的(jianxiong xiao 做的太应用不太喜欢)
心里还是存有一些侥幸希望能进sanjeev的组。如果能进当然是上上之选,如果没进可能就要换research方向了。。
3. PhD@Umich
老板就是我本科的老板,纯deep learning但是也是纯应用。所以可能最后不会选择
4. MS AD@CMU RI
Research master,有点犹豫要不要先读master过两年再申PhD,不过看现在ML/CV一年比一年难,感觉风险有点高
Anyway, 也想向内部人士了解一下一下这个项目找advisor和funding有多难,读完申PhD优势如何?
其实内心已经偏向了UCLA,但是身边的人几乎都推荐Princeton, 我时常也有点犹豫。想听听更多的人的意见。
比较看重组里氛围和研究方向以及导师的实力
1. PhD@UCLA
老板是stefano soatto,(目测很大牛,有了解他的同学希望可以提供多一些信息)做的CV很数学,组里也有人做mathematical explanation of deep learning。
总体来说兴趣非常match
2. PhD@Princeton
第一年fellowship未指定老板。。申请的时候是冲着sanjeev arora去的,后来发现太天真了。。。整个cs系几乎没有做AI的(jianxiong xiao 做的太应用不太喜欢)
心里还是存有一些侥幸希望能进sanjeev的组。如果能进当然是上上之选,如果没进可能就要换research方向了。。
3. PhD@Umich
老板就是我本科的老板,纯deep learning但是也是纯应用。所以可能最后不会选择
4. MS AD@CMU RI
Research master,有点犹豫要不要先读master过两年再申PhD,不过看现在ML/CV一年比一年难,感觉风险有点高
Anyway, 也想向内部人士了解一下一下这个项目找advisor和funding有多难,读完申PhD优势如何?
其实内心已经偏向了UCLA,但是身边的人几乎都推荐Princeton, 我时常也有点犹豫。想听听更多的人的意见。
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