吉大自动化,均分89,雅思7.0
核心专业课几乎满分
牛津科研、车企实习
这样的履历
放到同龄的孩子里简直完美
但是我们翻开源码
看到了C语言和Python
这两门都低于80分的成绩
如果说他要申请AI/机器学习方向
这简直是个“隐形炸弹”💣
可是他已经认准了控制+AI这条路
而且是眼睛里有光的那种
所以我们决定陪着他
把这块短板,一点点补了起来
不让一个少年眼中的星光黯淡下去
🎯 第①步:不海投,只投对的
我们把IC、UCL、曼大所有工科AI专业翻遍
发现每个学校的口味真不一样
▫️IC偏爱机器学习+控制背景
▫️UCL更看重硬件应用能力
▫️曼大则深耕控制理论
但他是自动化出身
那就不跟纯CS的人卷算法
走控制+AI的跨申路线
做到一个萝卜一个坑,精准匹配
⚙️ 第二步:用实操盖过低分
他的编程课分低怎么办?
这肯定是躲不掉的
那我们就拿真本事说话:
他在赛车队做硬件电控、搞车载机器人
其中哪个不需要写代码?
所以我们选择解决真实工程中的问题
这比任何分数都有说服力
但我们依然担心这些都不够
所以又给他列了详细的网课清单:
一个是数学和深度学习
一个是Python编程
两个网课一门门啃下来
把证书拿到手
这样的话
quan威背书就把他的短板盖得严严实实
✍️ 第三步:文书不讲空话,只讲真故事
我们的文书里没有一句“他很you秀”
只体现了他
从电烤箱控制、双罐系统仿真、机械臂协同控制等工程项目
到牛津科研直至 DRL 论文
招生官感受到的是他不是被 AI 的热度吸引
而是被问题本身推着往前走
这样的孩子本身就具备了解决问题的潜力
当帝国理工的offer
在那个深夜悄悄进入他邮箱里的那一刻
他终于明白:
ding尖院校要的从来不是完美成绩单
而是一个有方向、有潜力、能把理论落地的工科人🌟
如果你的孩子也有这样的困扰:
▫️成绩单上有块短板
▫️工科想跨申AI/机器学习
▫️有科研实习但不知道该如何梳理
别怕
或许Ta的经历本身
就是最hao的故事
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