CS PhD面試(機器學習方向)通常會問哪些問題?
本人EE背景本科生,對機器學習感興趣。獲得某大學面試資格,還有一段時間就要面試了,希望得到各位大神們的指點。CS PhD面試通常會考哪寫問題呢?有哪些需要說的出口解釋的清楚的機器學習方面知識呢?
我當時收到了三個面試,UCLA,UCSD和CMU。除了UCLA剩下兩個都給了offer。從了CMU之後Michigan也發了面試,我就直接回復說我不去了……
由於樣本數量比較少,只能說說我自己碰到的情況。如果我聽到別人的一些說法我恰好也碰到了的話,我就認為是有一定普遍性的。幾個面試的共同點,一是會問在簡歷和PS裡面寫的經歷,主要是問那些沒有辦法在文書里寫出來的細節,二是會問假如被錄取,你會想做什麼方面的研究。
關於第二點,我覺得大家都問得差不多。面試你的老師會告訴你,假如你來,我們有哪些老師可以帶你,他們各自做什麼方面的東西,哪些你比較感興趣,等等。關於第一點不同的老師有不同的問法。三個面試中SD的老師問得最粗略,大概就是我簡單介紹了五分鐘我做的東西,那邊全程cool,nice,interesting,然後就開始自己介紹自己的研究了。我感覺大概也沒怎麼仔細聽我講=。=從後來的結果看,猜測是當時已經準備發offer了,所以就問得很隨意。
LA的老師明顯問得細很多。我在簡歷上提到的幾段研究經歷他都問了問題,大概是像這種類型的:你為啥要做這個研究?和前人的工作相比,你做的問題困難在哪裡?你是怎麼解決的? 問的最細節的一個好像是我的模型中某個優化問題為什麼是凸的,我聽到也覺得有點意外……CMU的面試問得最仔細,但是這個仔細的風格和LA的面試很不一樣。我的研究經歷只有其中一個投了paper(沒有發,在arxiv上),然後那邊就盯著這個問,剩下的幾段經歷一個字都沒提。面試之前我做了一個slides介紹本科階段的工作,發給面試我的老師。由於我的那篇paper比較理論,我為了清晰起見沒保留太多數學細節在slides裡面。沒想到那邊就對我的定理證明感興趣(估計和教授也是做理論的有關係),當場就問我怎麼證的。我聽了之後一頭冷汗,說這玩意太複雜了,一時半會怕是講不完啊。然後教授就說,沒關係,你可以取個簡單的特例和我說說這個證明是怎麼回事嘛。於是我就挑了一個最簡單的特例給他證了一下……之後他也沒問太多別的,就說他自己也做過幾個和我的問題比較相似的東西,blablabla……
關於知識背景,我覺得既然申請PhD並且收到面試的話,一般老師默認你是對於一些基本的知識(參見美本的機器學習課程,例如Stanford CS229-評論指出這是研究生課程)都比較熟悉的。LA的面試之後還有一個數學quiz(這個實在是太奇葩了),聽同學說MIT也有老師面試讓做個演算法題之類的,不過就我的了解來看這應該是個別現象。但是除了基礎知識方面的問題之外,我覺得老師會更喜歡聊一些研究方面的。比如說我碰到過老師問最近看過什麼有意思的paper,為什麼覺得它有意思,或者關於某個研究方向看過什麼書或者文章,這一類的。
寫到後面發現有點雜亂,不過我感覺應該還是可以看出一些共性的東西,以及一些有可能遇到的問題的。謝邀。
一般來說,PhD面試都比較直接,除了幾個超牛的學校(排名個位數的那幾個,如果是這種情況建議你問這個學校的學長),面試你的人基本就是你將來的導師。導師既然願意麵試你,說明對你的簡歷是滿意的。導師最關心的問題,是你在簡歷裡面有沒有撒謊。所以最關鍵的部分是,對你在簡歷里寫到的每一個細節對答如流。每一段經歷裡面做了什麼、怎麼做的、收穫什麼,都要非常清楚。因此最主要的準備是看自己的簡歷(包括PS),看看有沒有寫過什麼自己不懂的東西。如果有寫在簡歷和PS上的東西問你答不出來,基本就是一票否決了。
除了簡歷,另外兩個比較重要的問題是英語水平和研究興趣。英語水平肯定要能正常交流,但是對方知道你是國際學生,應該也有所預期。研究興趣的話,一般總會希望你對對方做的東西比較熟悉,有自圓其說的理論能說明你喜歡而且適合這個研究位置。「適合」,也就是matching,往往最終還是會回溯到你自己身上,「我做過XXX,因此我繼續做YYY很合適」就是最好的說明。
所以總結一下,多花時間在準備自我介紹上,然後也要花時間了解對方。補課這事不是最重要的,只要你沒在簡歷上吹噓自己的方面,對方肯定不會期待太多,答好了是加分項,答不好不會扣分。對方不大可能會在意你在簡歷上沒寫過的東西,否則,他不會找你面試。
另外,再補充一句,越是排名低的學校,越是特別在意「給你offer會不會來」這個問題。因為老師錢不多,好學生願意來的也很少,所以給offer會非常謹慎。面試的時候如果被問到這個問題,到底要不要強烈表忠心,請自己決定好。話說太滿最後食言的話必定會得罪圈裡人,值不值沒人知道。越是牛校越是不會太在意這個問題,因為他的選擇很多,少一個學生對他來說沒什麼影響。推薦閱讀:
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