密歇根大学硕士怎么样？
本人UMich MSE， SEIG， CS专业， 2016年入学，去年春季拿到PhD AD，今年秋季开始phd studies. 我可以很明确的告诉你，以我专业的录取率和规模（每年大概30+）来讲，我们系绝对是把学生当作未来研究员来培养的！绝对不水！ 首先从申请难度来讲，由于我们是master of science，因此对于本科的GPA要求很高（3.7+），托福也是必须考到105以上的（110-114是很好的选择），GRE则是315+，并且是必需要提交好的作文成绩（建议4.5/6+）才能被我们的master项目录取。然而即便你被我们master program录了，也不代表你就可以顺利博士毕业（虽然理论上来说只要你不挂科，按时写完论文，就能拿到学位），因为我们还有最后的PHD screening interview（小面），通过的几率也是50%左右。
当然如果万一你幸运的通过了这最后的小面的考验，那你就可以拿到我们的PhD offer了～ 至于同学们经常会问，你是不是水项目，能不能学到很多东西之类的，我可以非常肯定的回答，绝对不水，能学到你想学的东西！ 以我的专业为例，每星期有两个课，每个课三个小时，加上课后作业等等，你完全不用担心学习时间不足，学习质量反而可能有些不够（因为老师上课会给你讲很多很有深度的内容）。而且你完全可以选你感兴趣的课程上，以丰富你的知识体系（比如我除了本专业的课程以外，还选了经济，统计等相关的专业课程）。
在学期中你有机会和教授以及同学进行深入的讨论，他们都很热情并且很有耐心，只要你敢提问题，肯定帮你解答。至于期末的时候嘛，我们系是完全的学分制，只要你在期末考试时选合适的题目，一般都是可以过的（除非你故意拿低分）。所以总体来说，在学习的压力上面，我们系的衡量标准还是比较符合我国教育体制的（虽然我们平时成绩看起来没有北美高中生那么高大上……）。
另外值得一提的就是我们的Lab（以CS为例），我们的cs lab分为两个，一个是软件lab，一个是硬件lab。每个学生可以根据自己的兴趣自愿的选择，其中软件lab主要做AI， NLP， Machine Learning相关的内容，而硬件lab主要做Robotics， Control， Optimization等相关内容。在做完project之后既可以发表paper（即使现在还没有找到工作了也可以先发出来增加自己的竞争实力哦^_^），也可以找老板指导着发一个好的paper，但是前提一定是你要先有自己的研究主题，然后在这个主题下展开研究，完成相应的projecrt， paper和exposition（类似presentation，但是会更深入一些）。
我个人而言的话，因为是搞CS的，所以就蛮喜欢我这一群同学的，经常一起去吃饭啊，一起搞实验室呀什么的。然而美帝搞CS的人简直不要太多哟～因此有时候也会遇到一些比较无聊的人，这个就全看你的运气啦…不过不管咋样，还是希望你能遇到一群志同道合的朋友～最后也能跟你的老板们成为好朋友~ 祝好～