最近一段時間,小編研究了美國四大計算機名校的培養方案。本文將對這四所高校進行總結,列出各自的特點以及核心課程資源,方便大家學習。
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UC Berkeley
UC Berkeley EECS系是如何培養計算機學生的一文中,UC Berkeley的課程編號統一,每一門課分別對應研究生課程和本科生課程,子編號是一致的。學校非常貼心地用專門的網頁把所有課程整理好,包括課程的歷史歸檔,方便學生查找學習。
方向課程算法CS61B Data Structures [1]作業系統CS162 Operating Systems and System Programming[2]網絡CS168 Introduction to the Internet[3]體系結構CS152 Computer Architecture and Engineering[4]編譯原理CS164 Programming Languages and Compilers[5]資料庫CS186 Introduction to Database Systems[6]電腦程式的構造和解釋CS61A Structure and Interpretation of Computer Programs[7]AICS188 Introduction to Artificial Intelligence[8]MLCS189 Introduction to Machine Learning[9]以上所有課程都可以訪問EECS Course WEB Sites[10]查找到。
MIT附課程資源 | 麻省理工學院是如何培養計算機學生的一文中,MIT的課程非常全,基本沒有你學不到的,內容也比較前沿:社會前沿內容比如區塊鏈很早就開設了。老師和助教都很會講課,基本每一門課都是精品課,值得學習。遺憾的地方在於MIT的課程、在線資料沒有統一的網頁進行歸納整理,有些課程需要學生自己去尋找資源。
方向課程算法6.006 Introduction to Algorithms[11]作業系統6.828 Operating Systems[12]分布式系統6.824 Distributed Systems[13]網絡6.207[J] Networks[14]體系結構6.004 Computation Structures[15]編譯原理6.035 Computer Language Engineering[16]資料庫6.830/6.814: Database Systems[17]電腦程式的構造和解釋6.001 Structure and Interpretation of Computer Programs[18]Stanford為了培養計算機學生,這所學校把地租給科技公司,沒想到.一文中,Stanford和矽谷相輔相成,互相成就彼此。Stanford的教授、學生和工業界緊密聯繫,部分課程的老師把重點放在開公司上,會聘請老師代課。
全民CS、校訓就是搬磚,這所學校計算機頂尖是有原因的一文中,CMU的計算機獨立設院,涵蓋了所有的專業:人工智慧、軟體工程、計算機科學等。CMU擁有最好的人工智慧和軟體工程專業。這所學校非常務實,校訓就是My heart is in the work(我心於業),對學生要求高,課業負擔重。因此它的本科畢業生在僱主中聲譽很高。
方向課程算法15-451/651: Algorithms[25]作業系統15-213 Introduction to Computer Systems[26]網絡15-441/641 Computer Networks[27]體系結構18-447 Introduction to Computer Architecture[28]編譯原理15-411 Compiler Design[29]資料庫15-445/645 Database Systems[30]總結優秀的學校並不是每個人都可以錄取,但是我們可以學習它們的優秀課程來提高自己。只要堅持正確的方向,不斷努力和調整自己,每個人都會獲得進步!
PS:文章中的連結在微信不方便閱讀可以點擊原文訪問~
References[1] CS61B Data Structures : http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs61b
[2] CS162 Operating Systems and System Programming: https://cs162.eecs.berkeley.edu/
[3] CS168 Introduction to the Internet: http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs168
[4] CS152 Computer Architecture and Engineering: http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs152
[5] CS164 Programming Languages and Compilers: http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs164
[6] CS186 Introduction to Database Systems: http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs186
[7] CS61A Structure and Interpretation of Computer Programs: https://cs61a.org/
[8] CS188 Introduction to Artificial Intelligence: http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs188
[9] CS189 Introduction to Machine Learning: http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs189
[10] EECS Course WEB Sites: http://www-inst.eecs.berkeley.edu/classes-eecs.html
[11] 6.006 Introduction to Algorithms: https://courses.csail.mit.edu/6.006/
[12] 6.828 Operating Systems: https://pdos.csail.mit.edu/6.828/2019/
[13] 6.824 Distributed Systems: https://pdos.csail.mit.edu/6.824/
[14] 6.207[J] Networks:
[15] 6.004 Computation Structures: https://computationstructures.org/
[16] 6.035 Computer Language Engineering: http://web.mit.edu/6.035/
[17] 6.830/6.814: Database Systems: http://db.csail.mit.edu/6.830/
[18] 6.001 Structure and Interpretation of Computer Programs: https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-001-structure-and-interpretation-of-computer-programs-spring-2005/
[19] CS 161 Design and Analysis of Algorithms: http://web.stanford.edu/class/cs161/
[20] CS 140 Operating Systems: http://cs140.stanford.edu
[21] CS 155 Computer and Network Security: https://cs155.stanford.edu
[22] CS 107 Computer Organization & Systems: cs107.stanford.edu
[23] CS 143 Compiler construction: https://web.stanford.edu/class/cs143/
[24] Principles of Data-Intensive Systems: http://web.stanford.edu/class/cs245/
[25] 15-451/651: Algorithms: http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/academic/class/15451-s18/www/
[26] 15-213 Introduction to Computer Systems: http://www.cs.cmu.edu/~213/
[27] 15-441/641 Computer Networks: https://computer-networks.github.io/sp19/
[28] 18-447 Introduction to Computer Architecture:
[29] 15-411 Compiler Design: https://www.cs.cmu.edu/~fp/courses/15411-f13/
[30] 15-445/645 Database Systems: https://15445.courses.cs.cmu.edu
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