港大AI硕士申请核心TIPS |
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申请系统:港大MSc(AI)项目使用独立的申请系统,而不是统一的研究生院系统,别走错门了! |
滚动录取:这个项目是典型的Rolling Basis(滚动录取),先到先得,越早申请优势越大。每年9月初开放,建议在10-11月就完成第一轮提交。 |
先修课程:官方明确要求有微积分、线性代数、概率论和编程基础。转专业的同学一定要在文书和简历里证明你补上了这些课。 |
面试/笔试:不是所有人都有,但收到就是个积极信号。通常会考察数学、编程基础和机器学习概念,一定要好好准备。 |
嘿,我是你们在 www.lxs.net 的老朋友,专门帮大家排雷的学长小编!
还记得去年这个时候,我的微信好友小A,一个双非一本学电子的男生,半夜三点给我发来一串语音,声音里全是焦虑:“哥,港大AI的官网写得也太模糊了吧!就一句‘相关学科背景’,我这算相关吗?GPA 86分到底够不够啊?PS完全没头绪,感觉自己要凉了……”
我完全理解他的心情。每年申请季,港大MSc in Artificial Intelligence这个神仙项目,都像一个巨大的磁铁,吸引着无数同学。但同时,它那看似“高冷”的官网要求,也像一团迷雾,让很多人望而却步,或者在准备时像无头苍蝇一样乱撞。信息差,是申请路上最大的敌人。
所以,今天这篇超长待机的保姆级攻略,就是为了拨开迷雾,把申请港大AI的每一步都给你掰开了、揉碎了讲清楚。我们不谈虚的,只上干货和真实案例。这篇文章的目标很简单:让你看完之后,心里有底,手里有图,告别焦虑,直通offer!
你的背景,到底有没有机会?
这是大家最关心的问题,我们先用数据和案例,把不同背景的同学分分类,看看你属于哪一档,以及努力的方向在哪里。
第一档:科班出身,硬件优秀
这是申请大军里的“正规军”。如果你是985/211大学计算机科学、软件工程、自动化、数学等强相关专业的学生,GPA能达到85/100或者3.5/4.0以上,那你的基本盘就非常稳了。去年我们网站有个来自华科软件工程的同学,GPA 88,雅思7.0,GRE 325,带着两个还不错的课程项目,在10月中旬提交申请,11月底就顺利拿到了offer。对于这类同学,你的申请重点在于“拔高”,通过一份亮眼的PS和高质量的项目经历,从众多优秀的申请者中脱颖而出。
第二档:背景相关,但硬件有短板(比如GPA不高)
“完了,我本科院校一般,GPA刚过80,是不是没戏了?” 别急着下结论!港大AI的录取并非完全的“唯GPA论”,它是一个综合考量的过程。我们去年就有一个双非一本电子信息工程的同学,GPA只有82,但他有两段含金量很高的实习。一段是在字节跳动的算法岗,另一段是跟着学校老师做了一个关于图像识别的省级科研项目,还发了一篇二作的会议论文。他的PS就重点突出了这两段经历如何锻炼了他的工程能力和科研思维。最终,他在1月份补交了328的GRE成绩后,3月份也成功“逆袭”。
所以,如果你的GPA不占优势,那就必须在其他方面“找补”。强有力的实习经历、科研论文、高分的GRE成绩(建议325+)、有影响力的开源项目或者Kaggle竞赛成绩,都是你最有力的武器。
第三档:跨专业申请的“勇敢者”
每年都有很多来自金融、机械、生物甚至商科的同学想转码,投身AI浪潮。港大AI对跨专业申请者是开放的,但有前提!官网明确要求申请者具备扎实的数学(微积分、线性代数、概率统计)和编程基础。你怎么证明?
口说无凭。你需要拿出证据。比如,一位中山大学金融工程的同学,她辅修了计算机的双学位,成绩单上清晰地展示了数据结构、算法、操作系统这些硬核课程,并且分数都不低。此外,她还自学了吴恩达的机器学习课程,并在Coursera上拿到了证书。简历里,她详细描述了自己如何用Python做量化策略回测项目。这些都是强有力的证明。如果你没有双学位,那么高分的GRE数学成绩(建议168+)、高质量的网课证书、相关的实习或者能展示你编程能力的作品集(比如GitHub),就是你的“敲门砖”。
申请的灵魂:一份会讲故事的PS
如果说简历和成绩单是你的骨架,那PS(Personal Statement)就是你的血肉和灵魂。招生官每天要看成百上千份材料,一份平庸的PS只会让他一扫而过。你的PS需要像一部预告片,精彩地展示你是谁,你做过什么,以及你为什么是这个项目的最佳人选。
拒绝模板,从一个“钩子”开始
千万不要这样开头:“I am writing to apply for the Master of Science in Artificial Intelligence program at the University of Hong Kong because I have a strong interest in AI.” 太空洞,太无聊了!
试试从一个具体的故事或问题切入。比如,你可以这样开始:“在医院做志愿者时,我亲眼目睹了放射科医生每天需要阅片数百张,疲惫不堪且容易出错。这让我开始思考,是否能利用深度学习模型,如U-Net,来辅助医生进行病灶分割,提高诊断效率和准确性?这个问题,点燃了我深入探索AI在医疗影像领域应用的热情。” 这个开头具体、有画面感,并且直接引出了你的动机和兴趣方向。
展示你的“肌肉”:项目经历怎么写?
这是PS的核心部分。不要只是罗列你做过的项目,而是要选择1-2个最相关、最能体现你能力的项目,深入地讲故事。用STAR法则(Situation, Task, Action, Result)的思路来组织语言。
举个例子,不要写:“我做了一个推荐系统项目。”
要这样写:“在‘个性化新闻推荐系统’这个项目中(Situation),我的任务是构建一个能够根据用户历史行为预测其兴趣的模型(Task)。我首先对百万级的用户点击数据进行了清洗和特征工程,然后对比了协同过滤和基于内容的推荐算法,最终选择实现了一个基于深度神经网络的Wide & Deep模型。通过引入用户画像和文章embedding,我将模型的AUC从0.75提升到了0.82(Action & Result)。这个过程让我深刻理解了从原始数据到线上模型部署的全流程。”
看到区别了吗?后者包含了具体的技术细节、你的思考过程和可量化的结果,这才是招生官想看到的“干货”。
连接未来:为什么非港大AI不可?
在PS的后半部分,你需要回答一个关键问题:“Why HKU? Why this program?” 这部分是展示你做过功课的最好机会。你需要去项目官网、去扒教授的主页。
不要泛泛而谈“港大是世界名校,师资雄厚”。
要具体到点:“我对贵项目中的Reinforcement Learning课程非常感兴趣,因为它与我未来的职业规划——从事自动驾驶领域的决策规划研究——高度契合。此外,我拜读了计算机系XX教授关于多智能体强化学习的最新论文,对他提出的XX算法印象深刻,非常希望能有机会在他的指导下进行深入研究。”
提到具体的课程名、教授名和他的研究方向,会瞬间让招生官觉得,你不是海投,而是真的对这个项目有热情、有了解。
申请材料与时间线规划:步步为营,稳操胜券
好的规划是成功的一半。港大AI是滚动录取,战线拉得很长,千万别等到最后一刻才手忙脚乱。
一份清晰的时间规划表:
大三下学期及暑假(4月-8月):这是黄金备战期。主要任务是刷高语言成绩(雅思/托福)和GRE。同时,利用暑假找一段高质量的实习或进入实验室做科研,丰富你的项目经历。这是你简历上最值钱的部分。
大四上学期(9月-10月):港大申请系统通常在9月初开放。这个阶段,你需要最终确定推荐人,并开始构思和撰写PS初稿。把你的想法和初稿拿给学长学姐或者专业老师看看,获取反馈。同时,准备好所有学术材料,如成绩单、在读证明等。
大四上学期(11月):这是最佳提交时间!完成网申表格的填写,上传所有文书材料,支付申请费。尽量赶在11月底之前完成提交。根据往年经验,12月之前提交的申请者,拿到第一批面试和offer的概率最大。
大四上学期(12月-次年1月):这是主轮申请的截止日期(通常在12月底)。如果你错过了第一波,务必在此之前提交。提交后,开始有针对性地复习,为可能到来的面试或笔试做准备。
次年2月-4月:这个阶段会陆续发放面试通知和录取结果。保持耐心,定期查看申请系统和邮箱。
网申系统里的小细节:
港大AI的申请系统是独立的,不是研究生院那个总系统,别搞错了。填写时,每个部分都要认真核对。特别是项目经历和研究经历的描述,要和你的CV、PS保持一致,但可以用更简洁的语言。推荐信方面,建议找2位学术推荐人,最好是教过你核心专业课、且对你印象不错的教授。提前跟老师沟通好,把你的PS和简历发给他们参考。
终极考验:面试/笔试经验分享
不是每个申请者都会收到面试或笔试,但一旦收到,就意味着你已经一只脚踏进了港大的大门。根据近两年的学生反馈,面试/笔试形式多样,有真人在线面试,也有通过平台完成的选择题和简答题。
高频考点有什么?
数学基础:线性代数(特征值、矩阵分解)、概率论(贝叶斯公式、期望、方差)、微积分(梯度、链式法则)是重中之重。可能会给你一道题,让你现场推导或解释概念。
编程能力:通常是关于数据结构(链表、树、哈希表)和基础算法(排序、查找)的伪代码或思路阐述。比如,可能会问你“如何判断一个链表是否有环?”
机器学习基础:解释过拟合和欠拟合以及解决方法、对比SVM和逻辑回归的异同、解释梯度下降的工作原理等。这些都是“送分题”,必须滚瓜烂熟。
项目深挖:面试官会拿着你的简历,让你详细介绍你做过的某个项目。他会追问很多细节,比如“你为什么选择这个模型?”“你遇到了什么挑战,如何解决的?”“如果让你重新做,你会如何改进?” 准备不充分的话,很容易被问住。
一位去年参加过面试的同学分享,他被问到了一个概率题:“在一个派对上,N个人随机戴上N顶帽子,问没有任何一个人拿到自己帽子的概率是多少?” 这就是经典的“错排问题”。这提醒我们,准备面试不仅要复习课本知识,还要对一些经典的算法和数学问题有所涉猎。
申请季是一场漫长而孤独的马拉松,充满了不确定性和自我怀疑。但请你相信,你为此付出的每一个通宵赶代码的夜晚,每一次在图书馆啃数学公式的下午,都不会白费。
别把申请看成是一次审判,把它当成一个机会,一个向你心仪的学校清晰地讲述“我是谁”以及“我为何而来”的机会。你的热情、你的思考、你解决问题的能力,远比成绩单上那个冷冰冰的数字更重要。
现在,深呼吸,关掉那些让你焦虑的论坛帖子,跟着这篇攻略,一步一个脚印地把自己的故事准备好。去吧,去告诉港大,你已经准备好了。