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世界计算机四大神校的cs系分别有什么特点?

皇家国际 2019-01-15 18:0059未知admin
首先是斯坦福的计算机

这个是ICME,和CS不是一个东西。:Standford | 斯坦福大学计算机 (Computer Science) 专业分析与评价

虽然不是藤校,但Stanford跟同在加州的UC Berkeley组合起来几乎构成了美国西海岸的学术中心,目前为止,Stanford出了60名诺贝尔奖获得者,培养了包括美国总统在内的各行各业大批人才,HP、Sun、Google、Yahoo、LG、Tesla、Firefox、Cisco、eBay的创始人都毕业于Stanford,这得益于学校创新与创业导向的教育模式,这种创新让学生们在科技、互联网行业有数不清的成就,可以说21世纪的世界进步跟Stanford不可区分。

Stanford计算机系成立于1965年元旦,跟MIT、UCB、CMU三所大学的计算机系并称计算机专业的“四大”自成立以来,一直是全球计算机学科顶级的学校之一,计算机理论、硬件、软件、数据库和人工智能等各个领域都居于美国乃至世界领先地位。从某种意义上来说,离开了Stanford大学,美国计算机业界的天堂硅谷也未必会成为今日的硅谷。

Stanford我们只整理了ICME,计算与数学工程所(Institute for Computational & Mathematical Engineering,缩写ICME),但是icme和cs不是一个东西。想知道CS的自己翻官网。。。

前后出过18位图领奖得主(计算机学科最高奖项),教学人员近50人,所有计算机学院的老师们在国际顶尖期刊杂志上普遍发表过多篇文章、也出过许多计算机领域的标杆式专业书籍。生源上,斯坦福的发言人说过,计算机是斯坦福最受欢迎的专业,数年来申报人数占学生总数的比例在20%左右。

此外,大部分其他专业的Stanford学生也会选择上一些计算机系课程,这里有全球最好的人工智能实验室,顶级的计算资源、实验室有坚实的技术支持,学术氛围开放,彼此之间乐于分享,即便见过国内最好设备的清北学生也会有非常不同的感受:顶级设备带来的高效率、在大牛身边见识变得广泛、不同导师不同届学生之间的无保留交流、同学对于研究的专注程度创新能力,课程实操的程度......都刷新了很多人在国内的教育体验。

最近很火的教授李飞飞(Li FeiFei)就是Stanford计算机系终身教授,她是斯坦佛人工智能实验室(SAIL)的主管,丰田最新的研究中心附属于SAIL,也由她担任主管,世界上图像识别最大的数据库ImageNet就是她主导创建,一位处在金字塔顶端的学者。在国际顶级期刊杂志上发表文章100多篇文章。前段时间在TED的李飞飞演讲分享下:点我

Stanford计算机的本科段读起来并不轻松,教学路径如下:

①基本编程课:学习训话/数组/排序一类课程,熟悉函数编程;

②系统编程入门:缓存/程序优化/多线程等,接触数据结构和算法,走过这一步才算是进入CS学习;

③高级算法课程:学习算法分析,操作系统的原理、内容的虚拟内存/驱动/进程调度等,程序语言相关的逻辑理论课程,同时可以选修计算机图形、程序语言、系统、自然语言、视觉、网络等等

④其他选修课

Stanford的教学非常注重学生的实际操作能力,所以每节课后老师都会留大量作业,学生在做作业的时候探索处理大量不同类型问题的方法,为学生日后学术或者工作打下非常扎实的基础。

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接下来是伯克利分校

加州大学伯克利分校(人称UC Berkeley或UCB),1868年建校,校址在美国西海岸的加州西部的小城市伯克利,旧金山湾东边,气候宜人,常年温度在0°以上,是加州系统中的10所分校之一,教学以学期制“semester”(一年两个学期)为主,是世界殿堂级名校之一,并不好申,但我中华上国输出的清北等名校优质研究生非常多,目前在校研究生有9000人左右。

UCB虽有着一百五十多年历史,可并不是一所作风老派的学校,尤其在近代,校内学生发起过很多关于民主、反战的活动,学校的整体氛围是开放、智慧、民主的,校训:Let there be light,透露着自由追求真理的理想主义之光,多年来,从加州大学伯克利分校(UC Berkeley)走出的学生揣着真才实学活跃在科技、IT、学术、医药、工程等领域。

UCB的计算机专业算得上最大的系之一,在全球750所开设了计算机专业的大学中排名第4,是很多计算机专业学生的dream school,而计算机专业的地位在UCB大概类似于我们在新闻联播里听到的“支柱性产业”,是个人才辈出热闹非凡的专业。随手show几个响当当毕业生:Eric Schmitt (Google前CEO)、Steve Wozniak(Apple苹果公司创始人)、Bill Joy(Sun创始人,BSD作者之一,tips:BSD是目前的五种主流的开源协议之一,使用者可以自由使用,修改源代码,也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布,是几种开源协议中限制最少的,衍生出了NetBSD, FreeBSD, Mac OS X, Vi, sendmail,Ingres, Postgres,Berkeley DB等)。

总之,UCB计算机专业的大牛学生很多,专业里有个非常知名的组织:“伯克利黑客”,学生们聚在一起搞编程马拉松比赛(用24小时开发一个程序),还有其他千奇百怪的项目,玩的不亦乐乎。

在UCB学计算机专业的同学还有很多就业和实习机会,因为校址离以科技、互联网创业著称的硅谷非常近。从国内到UCB报道可以从北京或者上海出发直飞旧金山国际机场(SFO),抵达机场后坐BART(bay area rapid transit)到downtown Berkeley下车,行李多的话打电话给bay porter预定door-to-door服务,29刀,跟大部分美国大学一样,校园里蓝天绿草,看起来很美,校内建筑比较有历史沉淀感,偏老旧,迎面而来的朴素老者有可能是诺奖得主,路边闪过的学生可能是某方面大牛,整个校园是方圆几公里内的智商担当,朴素的一切会让你体会什么是:“大学者,非谓有大楼之谓也,有大师之谓也”。

UCB计算机专业隶属于工程学院的电气工程与计算机科学系Department of Electrical Engineering & Computer Sciences,缩写:EECS),计算机专业申请的截止日期在每年的12月中旬左右,对于不同就读目的的同学而言有两个专业方向选择:

一、就业方向(M.Eng),对有工作经验的学生开放申请;

二、研究导向,可以读MS和PhD,或者硕博连读。

有些申到博的可能暗爽:“矮油,我的奖学金、绿卡,各种优越甩出去你们不知道几条街,我要跟华莱士谈笑风生去。”其实,各路踩过坑的过来人建议是,如果以后不准备混学术界,读计算机专业在选择master和PhD上还是要三思,选择读PhD需要多3年+的时间成本,如果将来做教授、搞科研的话这个PhD还是要读一读,如果混IT圈工业界,Master足以,在选择导师的时候多去各大BBS以及学长/姐处打听打听导师的人品、业内名声、看看各位导师门下牛人的产出率才是key point。

UCB的计算机系的教授有来自欧美的,也有印度裔、华裔、日本裔等,教授们的联系方式参见这里。计算机系一共有98门课程,每门课程不会只根据你的期中期末考试定成绩,参与讲座、对应的实验、作业情况等都纳入评分,老师在授课时非常注重学生的专业课基础能力,比较重要的基础课有:61A“计算机程序的结构与解释”、61B“数据结构”、61C“计算机结构”(Machine Structures),其中61B是出了名的变态难,全力以赴未必能拿到A,但61B学完之后,几乎能应对工作中所需的大部分编程技能。

除了以上课程,UCB的计算机系还有self-paced center,为学生和老师们提供了一个具有挑战性、刺激性的环境支持大家进一步学习,self-paced center提供两类课程:CS9[C-H] (能够帮助学生多学一门语言)和 CS47B(主要课程CS61B的补充课程),学生可以在业余进一步交流。

然后来说说CMU

CMU CS规模很大,基本上涵盖了计算机大部分的研究领域。计算机学院下设置7个系,其中6个系分别专注于一个方向(例如,机器学习系做机器学习,语言技术研究所做自然语言处理),其他所有方向(如理论、计算机系统、编程语言)全部归于计算机系(计算机系是计算机学院下的一个系)。当然各系之间也会有研究方向的重叠,一个教授可能在多个系任职(例如软件研究所和计算机系都有人在做编程语言)。方向全的一个好处是可以促进各方向之间的交叉。例如,机器学习的教授和分布式系统的教授一起做分布式机器学习系统,自然语言处理的教授和机器学习的教授一起做语言学习系统,等等。除了方向多,每个方向的教授也多。例如,机器学习、自然语言处理、机器人、人机交互等方向分别设置了一个系,每个系有几十个教授,基本上会把该方向内的子方向都涵盖住。以机器学习系为例,从机器学习的理论到模型到应用,都分别有教授在做。

相比于Master, PhD的生活略微轻松一些。和上课不一样,研究是一个长期的过程,欲速则不达。一个idea需要反复斟酌修改,甚至推倒重做。所以除了会议论文截稿的前几周,很少会有PhD在平时匆匆忙忙赶工的,相比而言,也就略轻松。大家作息都不太一样。很多人中午来,凌晨3点走。也有同学喜欢在家里工作。我一般8点左右到学校,晚上11点回去,因此经常看到楼层空空的。

CS整体的研究氛围比较宽松。很少听说哪位教授要求学生一年发几篇paper。相反,教授们倒是经常劝诫学生不要发太多paper,也不要看重paper。paper是扎实、深入的研究工作的自然产出,工作本身的价值和影响力才是最终的追求。CMU CS要求学生有比较高的独立研究能力。教授们平时很忙,和学生讨论的一般是high level的idea,大方向的把握。具体怎么操作和实现,需要自己解决。周围有很多postdoc,高年级的phd,可以跟他们讨论细节问题。CS没有phd qualification考试。不同研究组的教授和学生可以自由合作、讨论。

做研究很重要的一点是与外界交流,了解其他人在做什么,CMU在这方面创造了很好的条件。整个计算机学院有十几个seminar,几乎每周都会有外校的教授和研究员来给talk,介绍他们的最新进展。大多数情况下,来访问的教授会安排和学生一对一面谈讨论(一般半个小时),对于开阔视野、建立academic network非常有益。

CS PhD的毕业年限一般是5-6年。LTI(语言技术研究所)以6年为主,其他系一般是5年。也有极少数4年和大于6年的。这里想说一下几年毕业和学生能力没有关系。我们组有个师兄,PhD期间一篇顶会best paper, 一篇顶会best paper 提名,完全可以5年毕业,但他觉得有个工作没有做完整,于是主动要求延了一年。

关于毕业去向,我周围的同学大部分以找学术界教职为目标,也有明确想去工业界或者创业的。但是由于学术界职位很少,竞争激烈,很多人最后还是去了工业界。不管是学术界还是工业界,能将自己PhD期间的工作延伸下去,发扬光大,是每个人的目标。

最后说说MIT

MIT的CS专业属于电子工程和计算机科学学院(EECS),EECS是学校人数最多的department之一,全校有大约25%的本科生都属于EECS。

虽然MIT本身并不大,其他专业像化学工程每天一起上课的基本都是那些人,时间久了大家都认识。但是CS专业一共1000多人,再加上多数课是大课的形式,所以想全部把同学认全了应该也不太可能。

你周围的同学在编程上都是大牛。进了MIT你可能会发现你周围的同学很大一部分并不是像你一样到了大学才开始学习编程,很多人从高中甚至初中就已经开始编程写代码了,尤其是很多美国小哥,对他们而言,来这里是来进修,而你可能只是刚刚入门的小菜鸟。

给你上课的导师都是世界级著名教授。举个例子,给你上算法导论的教授可能就是算法导论这本书的作者。

本科生就可以充分利用学校的实验室。MIT的本科生研究项目UROP允许本科生进入到学校各大实验室进行研究,有一个学期我就在MIT计算机和人工技能实验室做项目。

最重要的,在MIT你永远都有机会去学习那些非常具有挑战性的课程、突破自己的极限然后极大提高自己解决问题的能力。无论你是什么专业,在MIT的学习都会很艰难,但是,当你完成了某项课程之后那种成就感和收获是无与伦比的。

在MIT的这4年,就一个字--“虐”,超出你想象地虐!

大多数考上MIT的学生都是非常聪明有才华的,但是几乎所有人来了之后都会觉得很受打击,因为在这里永远都有比你优秀比你突出的人存在。高中的时候我就已经学过JAVA编程了,水平也不错,但是当我知道我室友9岁就开始学编程,高中就参加编程竞赛,大二就在谷歌微软实习的时候,突然觉得自己简直弱爆了,甚至开始怀疑自己到底是怎么考上MIT的?

跟这样的人在一起,你永远要不断保持努力向上的状态,否则随时有被对方甩出几万米的感觉。

在MIT机会是无穷多的。

CS专业在就业方面机会还是很多的,如果你确定自己想从事的方向,有大把实习或项目可以申请,你总能找到跟你志同道合的人一起合作。但是如果你是像我一样对自己兴趣不明确的,MIT也有很多兴趣课程可以选择,可以选难度稍低的导论课也可以选难度高的进阶课。

MIT的教育非常注重理论。

CS专业有很多理论课,像什么EECS导论等等。而且我发现学校给本科生排的必修课都对数学要求很高。MIT的数学和CS专业在同一栋教学楼里,有很多专业课都是一起上的,比如说,学校要求CS本科生必修两本算法课程(6.006 and 6.046),这两门课都包括很多数学证明的学习,然后还有机械学习导论也是偏数学的。

在MIT你永远不缺可以学习的对象。

正是因为CS是一个大专业,学生很多,所以无论你有什么问题不懂你总是能找到擅长这方面的人,“卧虎藏龙”这个词用在这里一点都不过分,多跟周围的同学交流,总会有意外的收获。



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