豐田工業大學芝加哥分校(TTIC) 怎麼樣？

01-08

Toyota Technological Institute at Chicago的這家讀博士怎麼樣，特別是做Speech和NLP的老師呢？比如Karen和Kevin。感覺Karen的學生很久（6年）才畢業啊，做的Multiview representation learning，CCA是個啥東東？以後不混學術界是個好選擇嗎？

本來想自己發個釣魚貼。。。。結果發現原來知乎已經有問題了。。。那麼就來回答一下。

先說名字的問題，問題裡面原來寫著豐田汽車研究所。這個不知道怎麼來的，我們做的跟汽車基本上半毛錢關係也沒有。

我沒來之前自己給他取了個翻譯叫豐田技術研究所。後來發現人家是有漢字名的，豐田工大，在TTI日本的校徽上寫著。

再說背景，我是greg shakhnarovich的學生，做vision，可能跟題主問的問題沒什麼關係，但是以防有學弟學妹們找到知乎上來啊～～下面就胡扯一些：

畢業時間的問題：TTI這裡標準畢業時間是六年，這是寫在學生手冊裡面的，所以6年沒畢業不是夢。隔壁的芝加哥大學就是五年畢業。畢不畢業不僅要靠個人的奮鬥，也要考慮歷史的進程（誤）；其實看個人的意願吧我覺得。唐灝學長今年還沒畢業，但是今年是要畢業了；我師兄從去年夏天就開始被催寫畢業論文，今年（第八年）終於也畢業了。

TTI之前學生的介紹頁面本來是按年紀排的，後來有人提議。。。。。。。如果你現在去看，只有pre-candidacy和phd candidates了。。。2333333

總體來說，平均就是在6年半這樣吧。

（你說我一個二年級的學生，怎麼就來說畢業的事情呢。。是不是想多了）

老闆們：其實每個老師差別還是很大的吧。

jinbo就不說了（很牛，但是很push；這個還是說的很中肯的，你看jinbo的學生多牛是吧）。

karen：從phd brother的反饋來看，Karen還是挺愛工作的，說凌晨三點還會回郵件。。。。。

greg：我老闆，就非常的隨意，反正我是從來沒有在晚上11點之後收到greg的郵件。超級不push，超級nice，超級幽默。所以我就基本上水水的。。。。。。

matthrew；沒跟mat深入交流過，但是會參加robotics的組會，感覺還是比較好相處的人；

nathan，對不起，兩年內基本上跟nati說的單詞在兩位數以內。。。。。反正是超級牛逼的人，tti最牛應該沒跑。你說去年6篇nips我還能說什麼呢，不是我能理解的存在。

kevin：faculty的鄙視鏈底端的男人（好像有人跟我這麼說的，解釋一下，因為是說faculty中間很多都是mit的，cmu的就會。。。）。。。。kevin還是很nice的，雖然交流也不是很多～

其他理論的老師我就完全不熟了，也沒什麼好說的。

Research assistant professor:

RAP算tti比較特色的吧。rap不進tenure track，定位屬於高級postdoc。高級在，1，工資高；2，屬於faculty，是可以自己申funding的。

以往rap裡面其實有好多挺厲害的人的，像devi，dhruv （現在在gatech），dahua lin（回港中文了），qixing huang（現在在utexas），以及我不知道的其他人

他們一般工作三年，就會重新回job market，申教職啊之類的。所以他們一般比較希望會和學生們合作啊什麼的。但是注意的是，他們是不能advise學生的，只能collaborate。

學生之間的氛圍啊：

我覺得tti中國人的人數倒是挺和諧的。jinbo組貢獻了大多數中國人的生源。

然後由於學生不多，學生之間就都比較熟悉吧，關係還都挺好的。一起打網球啊，看電影啊，打桌游啊。

暑期實習：

每個暑假都會有一堆實習生。去年有29個人，反正招的intern比自己的學生還多。。所以就算暑假不出去實習，你也能認識到一堆人。。我認識清華的本科生前兩年有來tti做實習，交大也有個學長前年在tti，現在在utoronto。

芝大學生：

由於我們和芝大合作（對不起，我們並不是芝大的學院，所以也沒有芝大的文聘，我們的文聘是自己tti發的。），所以芝大的學生是可以找我們老闆做advisor的，我老闆現在下面就有兩個芝大的phd（雖然一個馬上就要畢業了）。但是芝大學生是要做ta來養自己的。。。。。。我們自己的學生的話在博士期間有一次強制ta的要求，其餘時候是不會讓你自己當ta賺錢的。。。

文聘問題：

像前面說的，我們是一個獨立的機構（行政上啊，財務上啊，各方面都是獨立的）。我們的文聘也是tti的。雖然我們野雞，但是我們是有發phd學位的資格的。

我們也會在每個學生拿到candidacy之後發一個master degree，也就是說quit了之後是有碩士文聘的。然而，搞笑的是，我們這麼做做了10多年，去年教育局還是什麼部門過來發現其實我們是沒有資格發碩士文聘的。。。。。。。。。。。。。。我們的cao（chief academic officer）以為能發phd就能發master。。。。。。（拿的就是個假文聘。。）。。但是這個問題應該已經沒有了，去年我們學校已經申請這個資格了。

辦公環境：

我們的樓雖然外觀看起來很醜（原來好像是個工廠），但是裡面別有洞天，有空放個圖。

我們只佔那幢樓的4，5層，但是我非常喜歡這個環境。

裡面有個很大的室內天井，你可以想不開了直接從4樓跳到2樓。我們有office，也有cubic（cube？），看你喜歡了。office都是有窗的，cubic都是對著天井的。所以其實我個人覺得很放鬆很開闊，不會很壓抑。

至少不會那種全封閉的房間！（我就不點名黑了）

招生：

由於deep learning越來越火（我猜的），所以其實tti也開始變得難申了。。。。。。（慶幸慶幸）。。據說今年candidates pool比往年要高多了。

說實話，tti確實是一個不太有名的地方，基本只在ML（and theory）的小圈子裡，出了這個圈子基本上就算cs的人也不知道。

就算外網，tti的評價啊資料啊也很少：

TTIC, Should we count it in top-ten? （二樓直接說，這是什麼鳥地方。還好有hongyuan正名）

但是總整體氛圍環境上，我還是非常喜歡這個地方的。（然而我也不了解其他地方。。。）

有什麼要補充的再補充吧。（我為什麼要在deadline前花時間寫這麼長一段。。。。論文都還沒寫呢。。。sigh）

剛從我工位旁邊拍的圖：

（為啥圖被旋轉了的，這就是隨時可以跳樓的天井）

呃...我就是那個六年還沒畢業 Karen 的學生。先說一聲，我是台灣人，希望你不介意繁體字。

澄清幾件事，我其實不算做 multiview/CCA 的，只是剛好有篇 paper 跟一個做 CCA 的博後合作。然後我六年快結束了，還沒畢業...。

我個人覺得在 TTIC 讀博士很好，TTIC 很小，每個人都會認識你，你也會認識所有的人。學生跟 faculty 之間交流很多，每週幾乎都有 talk，除了自己 faculty 的 talk，TTIC 常常會邀大牛來給 talk，Jordan, Hinton, Bengio 都有來過 (順便說，今天來的是 Tomas Mikolov)，你會學到很多東西。我跟 Karen Kevin 每週 meeting，他們很講理，不會逼你太緊，也不會放任你不管。TTIC funding 很多，讀博士的錢完全不用擔心，這也是為什麼我六年了也沒急著畢業。

在 TTIC 做 speech 的就 Karen，做 NLP 的有 Kevin, Mohit 跟 David，只是 Mohit 馬上就要離開了。如果你想研究 speech 跟 NLP，Karen 跟 Kevin 都是非常好的選擇，他們涉獵很廣，知識也都很豐富。

我不知道你念博士的目的，如果不想混學界，其實也不是一定要念博士。進業界的門檻比學界低很多。但如果你想挑戰學界，我覺得 TTIC 是個不錯的選擇。

大概就是這樣吧，如果還有問題也可以寫 email 給我。有機會來芝加哥的話，也歡迎過來看看，我可以帶你四處玩玩，認識認識這裡的中國人。祝你一切順利啦。

作為在TTIC找了一個導師(Kevin)的芝加哥大學學生，我唯一確定的一點是如果要做和deep learning相關的東西TTIC還是不錯的，至少資源比UChicago豐富太多。

話說Avrim Blum要去了。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

謝邀。

我曾經在此家進行為期三個月的暑期科(休)研(假)實習，現在在UCLA，已quit phd。。準備早點找個灣區漢子嫁了做個安靜的美人妻。。

回到正題，TTIC超好的！辦公環境一流，科研實力超強，依傍UChicago，各種資(妹)源(子)非常豐富。

不過，不混學術圈，幹嘛要讀博士。。題主三思啊！！好睏。。電腦也快沒電了，隨便寫的，想正經細聊可以私信。。

我之前在TTIC跟kevin做過一段時間。個人非常喜歡這個地方，特別是kevin。如果讀博士，導師還是非常重要的因素，kevin會很耐心的指導並且他也有很多好的idea。

TTIC的學術氣氛比較濃厚，所以如果以後想走學術這條路是個不錯的選擇。知名度在美國高校也在逐漸變好。所以個人覺得是個不錯的選擇

在一次Seminar上，聽過他們Michael Maire教授給的talk,Michael Maire教授在Computer Vision研究領域蠻活躍的，他還是MSCOCO數據集Consortium的成員，和RBG大神一起喲。這是Michael Maire教授的個人主頁：michael maire

他家Online Learning做的不錯，經常能看到一些經典的論文出自那裡。