【案例】跨专业人工智能
- 原创
背景介绍
申请难点
留学规划与提升
学生确定留学申请已是10月底，此时只有标化GPA，托福和GRE都是准备状态。由于转学，需要修的学分也很紧张。
但是眼看着其科研背景较弱，2年国内+2年的海本经历，又是转专业。这对于申请加拿大名校来说，无疑是难上加难。
由于学生的优势在于G点高，学习能力强，我们还是决定全力以赴，为她做尝试，由于学生同时在准备美研申请，时间管理也要做好。
所以我们马上在以下方面给学生给予清晰的规划和安排紧密的任务：
1.GPA：学校成绩方面，学生在此期间基本上都是难度较高的专业课，维持绩点会占大部分心力。
2.标化：马上报考11月中旬的托福考试，给学生发了一些冲刺资料，在紧张的学习之余，目标100+， 12-1月马上安排GRE考试，目标320+。
3.软背景：学生实习科研背景比较弱，实习只有之前在国内的某企业的暑期实践，科研背景几乎没有，校内的3段科研刚刚开始，还处于初级学习阶段，无推荐信，这对于我们申请非常不利，但学生已经完全没有时间去做背景提升了。所以我们让学生和教授多多沟通，了解正在参与的科研的后续安排，以便充实简历并体现在文书中。
4.择校：整体亮点不是特别突出又对院校排名要求高的学生，选择哪些项目实在是难题。所以我们需要帮助学生挑选一个可以放大他的医学背景优势，更看重专业对口以及综合背景的项目。
申请过程：
给学生的定校基本都是医博类的大学，因为这类大学对于医学背景的学生及其度过的课程有一定的了解：
1.标化：学生11月中旬托福考完不是很有底，于是让她马上预约一周后的考试，结果学生出分也比较顺利，第一次刚好卡分100，第二次就104了。
2.择校：我们结合分析了学生背景（之前有医学相关背景）优劣势，给学生推荐了UBC、麦克马斯特、麦吉尔及阿尔伯塔大学。这几所大学在人工智能在医学领域的应用上都有很高的造诣，导师也较多。加拿大的研究生之所以难，就是因为审理者为研究生院的导师，有很高的专业判断能力。
3.文书素材：为了弥补学生在软背景方面的不足，在书写文书过程中，全文围绕学生希望利用医学和计算机科学的知识为解决大众健康问题做贡献的志向并展示学生为了梦想刻苦努力的过程。学生通过关注科技新闻了解到人工智能软件在医学领域的应用，之后在肿瘤医院见习期间，学生看到病人们饱受化疗的痛苦并进一步意识到群体健康问题的严峻。这些经历强化了学生希望更好地解决公共卫生问题、人类健康问题的信念。结合先进科学技术在医疗领域的未来发展趋势，学生毅然选择转专业至计算机科学开始孜孜不倦的吸收知识。鉴于学生的科研项目都是刚启动状态，在描述科研经历中，则着重突出学生的主动性、对知识的渴求、探索精神、优秀的自学能力、灵活运用知识的能力、解决问题的能力、和对不同细分领域的深度思考。同时，文书中也展示了学生通过实践不断弥补自己的不足和充实医学、健康、生物等方面的知识以便让自己更有能力处理复杂和跨领域的问题。除了体现学生的付出和收获外，文书中还陈述了学生对于未来在医疗健康领域的详细职业发展规划，进一步强调学生有理想、肯奋斗、目标明确、和从一而终的形象。
院校解读
留学方案
案例分析
【解析】
1. 此案例申请成功的关键点在于以下几个方面：
（1）择校：在学生原本有较好的绩点分数基础上，保证学生对院校的要求，最大化的发挥专业背景优势，选择最适合他的项目；
（2）文书：为弥补软件背景的不足，在文书中着重突出学生的主动性、优秀的自学能力、灵活运用知识的能力、解决问题的能力、和对不同细分领域的深度思考，以及对于未来在医疗健康领域的详细职业发展规划。
2. 阿尔伯塔大学是加拿大U15大学联盟之一的医博类大学。人工智能专业在全球居于领先地位，全球顶 级计算机科学机构排名CSRankings ， 2010-2020年度人工智能领域世界排名第37名，其中人工智能和机器学习世界第6名 。强化学习之父Rich Sutton 、以及Alpha Go的主要作者大卫·席尔瓦 （David Silver）和黄士杰（Aja Huang）均来自阿尔伯塔大学.
3. 此次的申请，也给我们敲响了警钟，想要录取好，必须提前做好前期的准备，才能从容淡定的面对选校、定专业、磨文书等。希望正在准备北美研究生申请的学生提前开始规划，重视标化，成绩优秀的学生尽早考虑实习跟科研的安排，为冲刺顶 尖院校留出空间。
