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Updated on 01 April, 2017
我不是很懂这个匿名用户发的诶, 虽然说把UCL和IC做客观比较这种事情无可厚非, 我也是第一年新生所以也不是所有的东西都还很了解, 但是确实觉得这里说的有些东西有失偏颇, 以及为什么要把同样的回答在不同的问题下面复制粘贴呢是吧, 以这种方式来"评论"不同的学校似乎不是很妥当吧.
对说的就是你: 在帝国理工 (Imperial College London) 就读是怎样一番体验?
重复链接在这里 在多伦多大学和英国UCL 布里斯托学校中如何抉择?
其实我不本来是想暑假再来更新的, 不过正好今天睡不着觉, 另外看到了这边的这个问题 计算机本科,选择滑铁卢,帝国理工还是香港科技大学? - 知乎, 于是心血来潮就来写了.
我的专业是计算机科学(Computing, 非Joint Math And Computing (aka JMC)), 目前大一, 仅作为参考.
下面是正文
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我在这里说的一些东西仅仅是从我个人的角度出发的, 不代表所有人观点, 我会尽量邀请其他人来回答力求做到客观的评价.
计算机可能是全帝国第一年新生里面差距最厉害的系之一了, 有进校的时候就有好多年编程或者OI经验的爸爸们同时也有一点编程都没学过的新生, 所以包括我tutor在内的好多人都跟我抱怨过设计第一年的课程其实非常头疼, 又不能设计的太简单导致一些人抱怨啥也学不到同时又不能设计的太难这样有人不能promote到第二年. 计算机系前几年的课程设计出现了一定问题就是第一年简单到不行但是第二年难度陡增(因为Compiler, OS, 这种core的课基本上全在第二年), 所以从今年开始慢慢地系里面也在调节, 今年先把第二年的Concurrency一半下放到了第一年, 同时另一半(主要是Concurrent Model)的部分扔进了第三年的Advanced Concurrency里面, 因此第一年变得更难了. (这里稍微扯一下, 之前教Concurrency的是Jeff Kramer and Jeff Magee, 是 "Concurrency: State Models & Java Programs" 书的作者, State Models & Java Programs, 这本是Oracle Java Concurrency Tutorial 官方推荐的教材之一, 是从模型方面来叫并发的, 我们学校貌似和Java有很多练习, 我Tutor貌似之前是做Java Formal Semantics的research, 然后JVM的主力开发之一是她的学生:D, 貌似我们学校挺喜欢搞各种跟concurrency相关的东西, 最近他们貌似刚做了一个Golang的并发验证工具: Go concurrency verification research at DoC grabs headline )
学CS的话我觉得情怀什么的很多时候都是其次的, 最重要的是一些很实际的可以量化的东西, 四年下来如果想要出去找工作的话别人不会管你有多优秀的Leadership skills, 只要你代码写得好, 代码写得好, 代码写得好重要的东西说三遍, 就行了. 因此这四年最重要的就是一定要把基本功练得很扎实, 所以我当时选学校的方法就是把名字摊开来从里面按照我自己的评估选了最hardcore的报, 其他的条件基本都没关心.
第一年的Lab量还是够了的, 每周都会有一个维持一周或者两周的lab exercise来做, IC的计算机实行所谓的Integrated Program, 所以基本上头两年大家做的东西都一样, lab也都是一样的, 不会像美帝的学校有那么多选课的自由, 也没有什么学分的概念(因为大家都必须修满), 第一年的课除了学语言(Java, Haskell, C, x86 asm), 更重要的是开始了解CS里面的各种概念, 这些概念分散在了不同的课里面. 比方说各种排序算法放在了离散数学的第二部分讲, 数据结构和Concurrency就扔在了java里面讲. 在讲计算机结构的时候顺便就过完了汇编, 其实我很喜欢这种课程设计, 因为计算机里面很多的部分都是联通的而不是相互独立的, 把这些知识点串起来讲的话对整个CS的框架能有一个更整体的认识, 换句话说也是会有一个更好的大局观.
Lab的话难度其实都是自己给自己定的. Lab一般会分成两部分, 第一部分是必须完成的, 然后会有一个拓展的部分. 基础比较弱的同学一般会重点放在第一部分, 第二部分的扩展有时候可以自由发挥, 这个部分的难度其实你完全可以给自己定. 第一学期的最后一个lab是写一个下国际象棋的AI, 我当时就突发奇想实现了一个基于Q-Learning和神经网络的AI, 后来调了一周的参数都不Work最后开着暴力的Alpha-beta pruning拿了第四. 第二个term也做了些很神奇的东西首先继续用Reinforcement Learning和TensorFlow写了一个Pacman的AI (然后参数还是没调好) 以及一个DAG Scheduler (因为工作的需要顺便就实现了), 这些lab你做成什么样取决于你对自己的要求是什么样的.
上课的话看你自己的经验如何, 系里面所有课都有录像所以不用担心错过, 要是实在觉得无聊还可以去隔壁数学系旁听或者去高年级旁听. 总之一定会很充实.
暑假还有UROP, 就是本科的科研机会可以参加, 我的经费目前还没下来, 但是课题基本上定好的做Deep Learning的control system, 不过在此先不展开了. 暑假到了开始干活了再补. 也可以去industry找实习, 这个的难度仍然取决于你自己的编程能力, 但是伦敦的话可能是美帝以外对CS需求最大的地方了(我抛开了北京), 因此实习的机会非常多.
另外我可以稍微八卦一下关于我校的机器学习和人工智能, 因为这个是我自己打算的今后的发展方向. 我校的传统是搞Symbolic AI, 当年Prolog基本上是在这边开发出来的, 可是这20年Symbolic AI不给力相比于基于统计的模型发展缓慢了很多. 机器学习的话我觉得确实劲头确实这几年比不上UCL, UCL这几年从美帝挖了很多人, 然后他们Gatsby Computational Neuroscience Unit 很厉害, 这个是Hinton当年在UCL的时候办起来的(如果你不知道他是谁的话这个自然段已经可以跳过了), 所以Deep Learning (还有PGM也许) 的话那边的势头可能会更猛一点. (当然了基本UCL所有只要专业里面带有Neural的学科都很厉害), 我们学校这方面的强势主要集中到计算机视觉 (Computer Vision) 之前我跟很多人的交流里面都有提到这点. 然后Robotics的话也很强(Andrew Davison, SLAM的作者在我们学校, 带领Dyson Robotics Lab), 如果是统计机器学习的话目前我比较熟悉的就只有Marc Deisenroth在做Gaussian Process应该也似很厉害的, 他人特别好! 然后还有一点我们学校貌似没有人做NLP, 上学期帮着tutor一起面试NLP方面的lecturer他们就吐槽我们系那么多人搞Vision结果就是没杀人搞NLP, 当然如果是本科的话其实我还是推荐IC因为感觉基本功打的会更扎实一点, 好多人觉得ML是数学所以只要把数学学好了就好了, 我个人是非常不同意的. Machine Learning is as much about Engineering as about Statistics. 反正我觉得如果我读数学的话你叫我写一个TensorFlow出来我显然不行(逃, 具体的部分我就不继续展开了下次作为一个分开的话题来讲.
如果说有什么缺点的话更多是针对整个UK的本科教育的. 首先是学期时间实在是太短导致很多课教的太赶了, 深度的话不好说够还是不够. (比方说线性代数我们只上了六周, 我当时问Marc说你为啥不像MIT OCW的线代一样多给点例子呢, 他说MIT有20周那来讲他只有6周) 还有就是因为UK的本科assessment主要都是finals因此和美帝的CS主要是project based很不一样. 这个也是需要考虑的. 不过IC的CS可能是英国CS里面对application要求最高的几个学校之一? 我问了好多其他几个学校的貌似我们是唯一搞Programming test而不是final在纸上写代码的计算机系, 当然这还是不够的.
找工作的话压力也不要太大, 虽然不确定接下来几年的政策走向, 但是最让人安慰的就是你学的CS啊, 目前不管在哪CS都是最最好找工作的专业之一因为对码农的需求特别大, 实在不行不是还可以去银行么 (我只是开玩笑)
其实除了课程外最重要的还是你身边的同学和氛围, CS其实很多东西学的都是一样的, 因此最后能够决定你的体验的是你身边的同学. 我们系的氛围可能是IC最好的几个系之一, 平时大家都待在lab里面一起写lab, 然后tutorial group里面瞎扯各种技术和玄学, 大家都特别上劲, 另外有@托马斯提不起劲 @张书灏 都是很厉害的学长, @MislankaNova 是我们这届搞PLT的爸爸, 从他们身上也可以学到很多很有用的经验.
跟加拿大学校的比较: 我没有了解过加拿大的学校, 所以不会比较.
跟美帝的比较: 这个看个人吧, 我的观点是除了那四个最牛逼的CS学校, 其他的大家的差距真不会特别大, 特别是本科 (这个是cross reference了很多长辈的话之后得出的结论, 包括了一些CS的researcher). 如果能去那四个的话why not. 除此以外的一流CS院校大家的差距真的不会有多大. 因为我以后想做research所以流动性比较高本科就算在英国读我觉得也没什么不可, 再说我们没有那么多不必要的通识教育(仅仅是个人的观点), 拿First去美帝读一个好的PhD不是那么难的事.
先就说这么多了. 空了我再继续补充吧.
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谢谢 @托马斯提不起劲 学姐的邀请. 占坑, 等我在这里度过大一了就回来答.
On 06 February 2017 |
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