2017-07-20 307阅读
下面是成功申请佐治亚理工学院计算机博士的学生写的面试经验,希望对大家准备美国研究生面试提供帮助。
CS PhD@Georgia Tech面试经验分享
1月13号收到套磁老师的信问有没有时间面试,想测试一下我的English communication ability。他说觉得我的GRE Verbal不是super high(但我觉得T才更能反映= =)。16号面完,18号收到的offer。套磁的老师非常nice,之前曾帮我把材料给highlight了,说是让更多教授能看到。还说“If u get offer from MIT Stanford CMU Cornell, u should go.”(但我觉得这些学校除了CMU好点其它希望都不大)。面试完说,会talk to the admission committee。
面试的过程非常顺利,英语一直都不是我的弱项,而且自己做的Topic也都比较熟悉。还要感谢在HK的研究经历,每次跟老板meeting都是用英语聊research的,所以习惯了。先前特意准备了一些他可能问到的问题,但实际上面试的时候没用上太多,基本在自由发挥。
晚上10点左右开始的面试,聊了大约4、50分钟。从时间判断应该是Personal的那种,非committee。
一上来先简单地问候了一下,然后还问了一下我申请其它学校的情况,问大约什么时间出结果,我说大概二月。再就问assistantship会不会跟offer一块来,我说Stanford可能会给AD,其它很多学校应该是PhD offer means assistantship.
然后似乎是对着我的简历从本科问起。问了一下本科学了哪些课以及背景,我特意强调了一下本科的Program比一般EE Program更重Math和Computer。
然后聊到HK的经历,问MSc跟MPhil有什么区别。我回答MSc是by course的,MPhil是by research的。顺带聊了一下自己在MSc时候的研究经历。
再就是着重问MPhil的课程,问有多少课跟机器学习和计算机视觉有关,我说几乎所有的都是,把课程题目和内容简单列了一遍。然后问convex optimization学了什么,stochastic process怎样之类的。其实问这些的时候我有些虚,因为很多东西忘得差不多了,我就很模糊地回答convex用的是Stephen Boyd的教材,但比Stanford的公开课简单。学习怎样把一些优化问题formulate成convex的,还有KKT condition。。。如此这般。Stochastic我拿的是B,因为自己确实不是很喜欢这门课,所以也老实承认了。扯了一下Bayesian Probability, Kalman Filter。教授则说他研究的问题很多跟Stochastic Process还是很有关的,囧。
然后是自由地聊我的研究和他的研究,聊了一下我的paper,还问我对计算机视觉和机器学习的关系,问我现在CMU做的project。他则提到了音乐流派的分类,说对这个有兴趣,问我有什么idea。我一时语塞,因为从来没做过音乐的分类,实在没研究过音乐该怎么提特征。随便想了两个很简单的方法,用傅里叶变换,或者是用类似Image Classification里面的Bag of Words方法。最后实在不行了,说没太研究过音乐的特点,不知道怎么去抽特征。他就提到了用Deep learning的方法自己学特征。我一下就后悔了,怎么没想到这个。
还聊到研究方向的问题。我感觉我和他的研究方向还是有些区别的,但我说只要跟机器学习有关的东西,都会感兴趣。
最后教授鼓励说“It&aposs a nice chat. Your research profile is very competitive.” 我听了很高兴,觉得聊得还是挺开心的,希望应该不小,只是没想到offer来得这么快。
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