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leos 发表于 2006-9-20 08:29 PM

计算机系课程之非常不完全介绍

只能分很多帖子慢慢写. 这个学期论文压力太大了... 要赶几个deadline 只能有点时间写点了.
计算机系和统计系的非常不一样, 所以体系方面就和特特的完全不一样了.
计算机系难的课程主要是Core course, 其中有些core course例如algorithm 对于外系似乎不是很友好, 曾经有EE的同学选结果倒下一片的.

CS phd要求是6门core course, 所以 目前为止, 我只尝试过这6门:
1.必修core course: computation theory, algorithm
2.AI core course: AI, machine learning
3.System core course: Operating System, Information Retrieval. Information Retrieval 现在改革属于AI类了

CS core course的特点是期中+期末考试, 平时assignment无数>5, projects数量>2, 一般都有一个大的final project. 所以一般系里推荐一个学期1门core course+1门non core course. 两门core course就没什么时间做research了.

首先介绍必修core course吧:
1. computation theory, 是Prof. immerman neil主讲. 从DFA, NFA, CFG, Turing Machine 到Complexity theory中的各种结构: NP, NL, EXP, .... 证明题无数. 作业是7-8次assignments, 期中期末各有8个证明题.
评价: 作业量极大, 死去n个脑细胞思考证明题, 主要是训练计算机系的基本素质和思维, 其中将来对于CS的同学影响较大的主要是regular expression 以及NP 问题的分析.
教授评价: 人非常nice, 有问必答. 该教授因为证明immerman定理获得过Godel奖(Godel不完备定理的Godel设立的奖)
2. algorithm, 这个讲义是Prof. Micah的, 很多不同的教授曾经主讲, 从Micah到Barrington到现在的一个faculty. 这门课显然是计算机系必备, 以后找工作, interview中关于algorithm的问题无数. 虽然课程极为实用, 但是课业量巨大: >5 次的assignment 另外期中期末考试另外再加上作业中多是很难的证明题目, 导致大家都比较郁闷.
建议: 外系不要轻易选这门课, 旁听就好了. 不过做作业有助于消化课程内容, 否则期中考试以后的内容基本可以让大家云里雾里.
课程假设本科已经修过algorithm和data-structure,所以如果没有这些基础建议自学introduction to algorithm那本书. 主要讲matriod, net-flow, graph-cut, NP problem, Dynamic programming, randomized algorithm,prime number testing, 加密解密算法, online algorithm等等. 东西比较杂.
教授评价: 因为n多教授都教过, 所以不好评价. 讲义都一样. Micah的平时作业很难, 杀手级的, fail过n多人, Barrington的作业还行, 人比较nice, 其他教授的情况不祥.

总之 两门巨课, 无数证明. 往事不堪回首.

leos 发表于 2006-9-20 08:33 PM

[quote]原帖由 [i]leos[/i] 于 2006-9-20 08:29 PM 发表
只能分很多帖子慢慢写. 这个学期论文压力太大了... 要赶几个deadline 只能有点时间写点了.
计算机系和统计系的非常不一样, 所以体系方面就和特特的完全不一样了.
计算机系难的课程主要是Core course, 其中有些c ... [/quote]
这里很多学生是做network的 而我在CIIR 所以没选过大牛Towsley和Kurose的advanced computer network, 所以也不好评价. 欢迎imac, laurawang等等等等选过network的人补充.
下次我大概介绍选过的两门AI类的课.

chao 发表于 2006-9-20 08:56 PM

顶啊,强贴驾到!一定要留名
来来,leos主讲,偶当助教,给大家提供点参考

together 发表于 2006-9-20 09:10 PM

顶!顺便取笑一下leos,你学我的标题干吗,咔咔~ :P

festoonkapa 发表于 2006-9-20 09:16 PM

虽然本科学过计算概论和算法与数据结构,怎么看见这些课的名字就晕呢...
[quote]原帖由 [i]leos[/i] 于 2006-9-20 08:29 PM 发表
只能分很多帖子慢慢写. 这个学期论文压力太大了... 要赶几个deadline 只能有点时间写点了.
计算机系和统计系的非常不一样, 所以体系方面就和特特的完全不一样了.
计算机系难的课程主要是Core course, 其中有些c ... [/quote]

chao 发表于 2006-9-20 09:21 PM

从另一个角度说说两面杀手级的core course
正像leos所说,这两们core course都是及其郁闷的科目
从上课到作业,到考试都非常规范,通融的余地比较少
以前有上过类似的课的人就会比较轻松,没有的人就会比较郁闷,死脑细胞无数
如果你能在这两门课上轻松过关,其它课估计过肯定不在话下

偶上的是micah版的Advanced Algorithms,此人思路非常敏锐
上课条理非常清晰,如果用心听的话,会对例题以及证明都会有不少的收获
可惜偶比较迟钝,虽然上课都听明白了,但作业还是要绞尽脑汁的死想
系里的推荐是你上611的那个学期就别上别的core course了,最多上一门轻松的seminar什么的,因为你会花很多时间在想作业
偶那个学期Micah给了大概1/3的人B,大概有一个人C,对于Masters的学生B也是及格了,但对于PhD的学生,那就意味着“不好意思,明年再来吧”。。。。不过一般中国学生很少会混到B的吧
对了,记笔记,不知道现在还是不是这样,Micah所有学生轮流记笔记,然后放到网上,记笔记的同学会有加分,一开始的课最简单,趁早sign up...嘿嘿


601 Computational Theory。如果说611是一门难,但能可以理解,学完之后还是感到有些收获的课的话,601就是一门上完之后还是腾云驾雾的课。除非你以后是搞theory,偶觉得会用到601学到的知识的机会很少。反正就是好好学习,天天向混!偶感觉虽然601比较难懂,但是作业却比看上去简单一些,看例题,照葫芦画瓢的机会还是比611多的。而且偶上的是barrington的版本,barrington这个老师回答问题非常勤奋,有时候2,3点钟还能回答你的问题。最重要的一点,601的通过率绝对比611高,偶觉得是因为到后来2/3的同学都腾云驾雾了,老师觉得要抓人无从入手了,于是。。。

together 发表于 2006-9-20 09:25 PM

哦, 哦, 哦,想起来,leos说过,你们系还开过

-----

VERY Advanced Algorithms

:kuangxiao

Nancy 发表于 2006-9-20 09:40 PM

[quote]原帖由 [i]leos[/i] 于 2006-9-20 08:29 PM 发表
只能分很多帖子慢慢写. 这个学期论文压力太大了... 要赶几个deadline 只能有点时间写点了.
计算机系和统计系的非常不一样, 所以体系方面就和特特的完全不一样了.
计算机系难的课程主要是Core course, 其中有些c ... [/quote]


:guzhang:guzhang +U继续

Nancy 发表于 2006-9-20 09:41 PM

[quote]原帖由 [i]together[/i] 于 2006-9-20 09:25 PM 发表
哦, 哦, 哦,想起来,leos说过,你们系还开过

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VERY Advanced Algorithms

:kuangxiao [/quote]

不是,是REALLY advanced algorithm :kuangxiao:kuangxiao

sleeplesspig 发表于 2006-9-20 10:11 PM

有人让我上来说两句:
cs的credits要求比很多系多, 导致毕业时间至少要多半年到一年.
另外不认国内的硕士. 有别的选择别来.

sleeplesspig 发表于 2006-9-20 10:37 PM

好处是小环境不错.
老师大都nice, 比较有能耐.
学生之间关系很好.
环境设备到位.

最容易又不烦的core course: computer netowrks
学到东西最多的课: machine learning by Mahadevan, Sridhar

together 发表于 2006-9-20 10:44 PM

哦,哦,。。。难怪刚才觉得少了点什么,原来是REALLY

:kuangxiao:kuangxiao

[quote]原帖由 [i]Nancy[/i] 于 2006-9-20 09:41 PM 发表


不是,是REALLY advanced algorithm :kuangxiao:kuangxiao [/quote]

together 发表于 2006-9-20 10:46 PM

没有比社会系更多的了吧。社会西phd 要51个credits,而且是纯的课程credits。。。。。。。。。

[quote]原帖由 [i]sleeplesspig[/i] 于 2006-9-20 10:11 PM 发表
有人让我上来说两句:
cs的credits要求比很多系多, 导致毕业时间至少要多半年到一年.
另外不认国内的硕士. 有别的选择别来. [/quote]

sgnx 发表于 2006-9-20 10:58 PM

对嘛对嘛,是REALLY,连MQ都知道了

[quote]原帖由 [i]Nancy[/i] 于 2006-9-20 09:41 PM 发表


不是,是REALLY advanced algorithm :kuangxiao:kuangxiao [/quote]

sgnx 发表于 2006-9-20 11:00 PM

臭味相投,帮顶帮顶:ding::ding2:

Jacobcooler 发表于 2006-9-21 08:07 PM

计算机的阿!顶!

leos 发表于 2006-9-22 09:58 AM

[quote]原帖由 [i]together[/i] 于 2006-9-20 09:10 PM 发表
顶!顺便取笑一下leos,你学我的标题干吗,咔咔~ :P [/quote]

因为不想动脑筋了... 偷懒ing..

Anyway 继续评论两门AI课

1. Artificial Intelligence在04年以前是我们系的必修课程(毕竟AI排名还是有那么高), 不论是什么方向(network, database, IR, computer vision, robotics....) 都要修, 于是这门课程主要讲授一般性的传统AI知识. 例如经典的A*算法(alpha-beta pruning, etc), Bayesian Network, 一些基本的智能优化算法(遗传算法, 退火算法,...), 基础的machine learning以及基础的reinforcement learning方面的知识, 基础的multi-agent问题, 最基本的NP问题: SAT问题. 逻辑和知识表达的一些基本问题. 基本的博弈知识: minmax tree... 总之一切以基本AI知识为主.
教授评价: 若干教授都讲授过这门课程. 我上的是shlomo的版本. 该老师人比较nice, 就是上课没有什么激情, 声音没什么起伏. 课业负担一般. 如果对AI知识比较熟悉的话, 这么课程现在可选可不选, 或者用来凑学分也行.

2. Machine Learning. 这门课程是Sridhar主讲的, 该老师很有激情, 讲述的东西囊括machine learning各个领域, 包括最新的manifold learning. 想深入学习machine learning的同学的首选课程. 主要内容有Graphical model, EM algorithm, HMM, SVM, kernel machine, Logistic regression, Maximum Entropy algorithms, manifold learning( LLE, ISOMAP, spectral clustering), reinforcement learning, 主要使用Matlab, C/C++, 可以用Java, 有一次用R. 这些年新的Dirichlet Process和Gaussian Process, Chinese Restaurant Process等等不知道目前会不会涵盖.
Machine learning这些年的发展一门课程讲下来, 可能有些太挤了, 所以可能有些topic就无法深入. 另外这样的直接结果是课业量比较大, Project>3, 最后还有final project. 这门课程总体很有意思, 虽然辛苦点, 能学到不少东西. 尤其是听听教授的一些深入评论, 会很有收获.

yimin 发表于 2006-9-22 11:41 AM

[quote]原帖由 [i]leos[/i] 于 2006-9-20 08:29 PM 发表
1. computation theory, 是Prof. immerman neil主讲. 从DFA, NFA, CFG, Turing Machine 到Complexity theory中的各种结构: NP, NL, EXP, .... 证明题无数. 作业是7-8次assignments, 期中期末各有8个证明题.
评价: 作业量极大, 死去n个脑细胞思考证明题, 主要是训练计算机系的基本素质和思维, 其中将来对于CS的同学影响较大的主要是regular expression 以及NP 问题的分析 [/quote]

补充一下: 上学期Neil实施作业改革,从两周一次改成每周一次,一共12次(除了期中考那周没留以外)。几乎每个星期就耗在那了,当然个别心里素质超强者除外,例如和偶一起选的liming和lzf他们一般就是交作业的前一天通宵.....

yimin 发表于 2006-9-22 11:47 AM

[quote]原帖由 [i]leos[/i] 于 2006-9-22 09:58 AM 发表

2. Machine Learning. 这门课程是Sridhar主讲的,.....Project>3,[/quote]

有那么多Project吗? 偶以为只有一个。
惨了,偶这学期选了Machine Learing和你老板的IR,这样看来project就要超过5啦:cry::cry:

BTW 你老板好像很不守时,说好早上出作业,结果到了晚上12点才出,关键是due的时间没有变:mad

chao 发表于 2006-9-22 12:16 PM

yimin mm这么用功啊,hoho
没事,ML没有那么多project,就一个期末的project,外加一个literature review
内容虽然多,作业也不容易,但是Sridhar自己也知道大家学得辛苦
所以一般都到期末会大大放水,基本上都能过

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