美本數學輔修AI，計劃🈸博CS，請介紹一下有哪些方向可以選擇？最好能避開一些敏感方向，好畢業(ye) 的？
如果學生有數學主幹、AI方向的背景，申請CS博士可以考慮的方向主要包括：
- TCS（Theoretical Computer Science）
- 優化（Optimization）
- 理論機器學習（Theoretical ML）
- 以及更應用導向的 統計機器學習（Statistical ML） 和 優化機器學習（ML for Optimization Systems）
前麵幾個(ge) 方向偏理論，數理要求高但資源門檻低、算力依賴小，相對來說好畢業(ye) ，也較少涉及出口管製敏感領域。而統計/優(you) 化機器學習(xi) 則是理論與(yu) 應用之間的“灰度地帶”，可以支撐CS PhD申請，也同時可以考慮OR（運籌）、Stats、EE，甚至部分商學院Operation Management方向的博士項目，路徑更靈活。
關(guan) 於(yu) “敏感方向”的問題，其實隻要背景涉及CS或ML，哪怕是做最理論的內(nei) 容，在申請F簽或博士期間都可能會(hui) 被行政check，這是客觀現實，不完全取決(jue) 於(yu) 研究主題本身。除非轉去如商學院OM這樣明顯非敏感的學科，否則敏感問題隻是程度問題，不太可能完全規避。很多博士生選擇在讀期間不會(hui) 過。博士期間“能畢業(ye) ”與(yu) 否，最終還是看能否持續穩定做研究——而不是簽證問題。
當然，申請的具體(ti) 方向很大程度上還是要看本科階段的科研經曆。如果目標是申請計算機博士，基本要求是在計算機教授的指導下做過科研項目，否則說服力有限。而想進入計算機這條賽道，本身難度就不低。
我們(men) 最近就有一位學生，去年是自己DIY申請的博士，投了近30所學校，但無一錄取，對學生打擊非常大。現在在家長的鼓勵下，決(jue) 定今年在機構的協助下重新規劃申請。
表麵上看，這位學生的背景是非常強的：工科Top 5學校，數學與(yu) 計算機雙專(zhuan) 業(ye) ，數學是honor track，GPA很高，有三段科研經曆。其中最重要的是跟計算機教授做的項目，也拿到了推薦信；申博方向定的是Theoretical Computer Science。從(cong) 性格上看，這位學生理性沉穩，對科研也有熱情，也是比較適合走博士這條路的。他當時對自己的DIY申請也很有信心。
但我們(men) 細看他的申請材料之後，對全軍(jun) 覆沒的結果其實並不感到意外。問題主要出在幾個(ge) 方麵：
第一，雖然是數學和計算機雙專(zhuan) 業(ye) ，但整體(ti) 背景更偏數學，科研中有兩(liang) 段都是數學方向，真正與(yu) CS相關(guan) 的科研隻有一段。對CS博士申請來說，這樣的背景競爭(zheng) 力不夠。
第二，推薦信雖然來自知名教授，但科研項目最終並沒有明確成果產(chan) 出，推薦信強度可能還不太夠。
第三，選校定位偏高，再加上理論計算機本身是一個(ge) 相對小眾(zhong) 的領域，方向偏理論、機會(hui) 也少，導致申請難度進一步上升。
我們(men) 已經為(wei) 這位學生製定了新一輪的申請策略，這裏就不展開贅述。
這個(ge) 案例想說明的是，博士申請遠不是“選個(ge) 方向”這麽(me) 簡單。它需要從(cong) 學生的背景出發，結合研究經曆、推薦資源和專(zhuan) 業(ye) 興(xing) 趣，製定一套現實可行的策略，並且要建立在學生本人確實適合讀博、有持續動力的前提下。最近很多家長找我們(men) 做博士申請評估，但是大多數人（90%）其實都沒有通過我們(men) 的評估，不太符合申博條件的。
【競賽報名/項目谘詢+微信：mollywei007】
評論已經被關(guan) 閉。