计算机专业学生如何申请科研项目？

下面从三个方面来进行解答：

1、比起去哪做，更看重做了什么

作为面试官，最近收到很多本科生的简历，都是写满了各种经历。虽然每个项目都只有2-3个月，感觉CV, speech, NLP啥都做了一遍。

遇到这种情况我一般反而会特别关注你具体的角色，你要对每个你写上简历的项目和经历负责，要准备被问题细节。

对于可能90%以上的本科生申请者，我不会期望你懂那么多各种各样的AI应用和算法。能有那么一两段经历，走完至少一个项目和paper流程，就已经很优秀了。

我会注重了解你从每一个经历里面，学到了什么，上手了什么，还有是什么鼓励你想继续做科研的意志。

当然大神也是常有的，那种本科生简历看起来像在找tenure-track faculty的简历也有，这种情况您就当我啥也没说… 开心地去虐面试官吧。

2、选择实习前问清工作内容和工作伙伴

关于是去学校的科研组，还是工业界的组，我的建议是，你需要跟实习的avisor聊得细一些，具体到你可以做什么。比如你去到了FAIR，这很好，至少说明你很优秀，但如果你的工作内容是做简单的UI设计，简单的数据清洗，或者数据标注，在我这里是不怎么加分的…

然而，你就算哪也不去，自己独立科研，或者就在本校和别人合作搞几篇论文，搞几个open-source AI project，或者做几个比赛并且有可靠的成果，在我看来是加分的。

除了做什么，还有就是你和谁合作也很重要。有好的合作者，可以增加你工作的impact，出成果的概率，还有将来也可以索要推荐信。

3、思考你简历的真正吸引力

这个问题见仁见智，我只提供我的主观评判标准：

A、是否对即将从事的领域有基本了解

虽然我不完全同意，但先引用我一个好朋友的总结：

一般比较外行的申请人，比较喜欢说“I woul like to o research on AI, computer vision, an NLP”这种话；类比程序员面试，就好像你简历里面写“我精通C++，JAVA, Python等各种主流编程语言”给人的印象差不多…

有经验的面试申请人会把objective给做得比较细，比如说“I am intereste of working on improving robustness of neural networks via aversarial loss”这种话。用大白话来说，第二种人，我知道你对项目是心中有数的。

如果说选择实习可以提高自身的实力的话，我建议可以通过和更厉害的人合作，对至少1-2个领域做深入的了解，从而在匹配的导师面试，更给他们留下更深刻的印象。

B、是否了解工作内容，工作是否适合自己

科研是一种很特殊的工作，不管是事业目标，评价机制，还有工作可预测性，都很不一样。

所以我一般会倾向于学生至少做过一个完整的科研项目，走过一个完整的流程。比如你以一作身份完成过一篇论文，知道从paper review，iea选择，算法设计，做实验，还有写论文这个流程里面每个步骤都要干些什么。

在这个标准上，有无问题，比数量问题更重要。那么好的实习经历，正好可以帮助你做到这一点，你要充分利用实验室的各种资源（想法，数据，算力，合作者资历，etc）。

所以做事儿不要着急，你到底可以从实习经历中获得哪些以上我提到的资源，要尽可能在开始工作前做好评估，再来做分析。

C、基础知识，能力，科研潜力，决心

这几个是和个人能力挂钩的，评价候选人的水平。

一般所谓项目经历，paper，GPA，其实都是用来评估这几个维度的能力值。

相对于数数，我一般会抽面试者建立上面的一两个经历，或者面试者自己选一个他最骄傲的经历，来展开讲。从他的讲解中评估他的这几项指标，看他是否足够够格。

那么在你知道面试官的想考察东西以后，你的所有实习和经历，最好都要为这些东西服务。你的简历和面试，都是为了给面试官留下印象。除此以为的东西，其实价值都不大。

最后关于推荐信，实习确实可以帮助你获取有力的推荐信，但前提是，你真的给你的推荐人留下了深刻印象。大牛的推荐信，可以增加他在委员会那里的权重，但反过来说，如果大牛的推荐信给你是负面的评价，拉低的权重也很大。

如果大家还有疑问或想知道更多留学的具体资讯，欢迎随时垂询+86-731-82563355转美国二部陈熙老师，或者在线联系我，我会给您非常专业的解答！