作者roy6706 (wing)
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標題[心得] UCLA CS MS 課程
時間Fri Jun 17 09:00:49 2016
經過兩年把UCLA CS MS的課程都修完畢業,
來分享一下我修的課程,也給後人一點參考
部落格原文:
http://goo.gl/u3txrZ
UCLA CS MS要畢業門檻有兩種
1. 修九堂課 + Master project
2. 修七堂課 + 論文
相比寫論文,做master project的難度相對低了很多,
而且只需要系上三位老師簽名即可,
我認識的大部分同學都是這個選項,
我入學時系上說可能會取消project變成純修課,
但是我還是選擇做Master project畢業。
UCLA 碩士需要通過 MS Breadth Requirement,
這個代表一些CS的基本課程(Ex: 程式語言、作業系統、人工智慧、網路系統等等)
如果你大學部是主修資訊相關,大部分課程可能都有修過了,
可以去跟系上抵免,而且也不是全部都需要修,
他有不同的類型,只要在每個分類有達到門檻即可,
詳細資訊可以看這裡:
http://www.cs.ucla.edu/ms-breadth-requirement/
如果大學部不是CS主修,那可能就要修一點UCLA大學部的課達到這個要求
這邊描述一下我所修CS的課,2xx就是研究所的課,1xxx就是大學部的課:
1. CS 263C Animat-Based Modeling:
這堂課是Machine learning相關,老師會講解如何用程式模擬動物行為,
大到動物間的交流互動,小到如何模擬四肢移動,
整堂課是一個paper報告跟一個學期project,算是比較輕鬆的一堂課。
2. CS 174A : Computer graphics
講解基本的CG,這是大學部的課程,我們使用webGL (寫javascript)
老師會講2D跟3D作圖,光影模擬等等,
整堂課有三四個程式作業,期中考期末考,跟整學期的小組project
算是有趣但是比較忙的課程,但是難度相比其他的大學部的課簡單。
3. CS 249 : Big Data Analysis:
這堂課是Data Mining 相關,比較偏理論
期中考跟期末考加上paper報告跟學期project
學期project老師讓我們從KDD或是Kaggle 選擇一個題目來做
課程內容蠻多的,但是一堂不錯的課程。
4. CS260 Machine Learning Algorithms:
就是介紹Machine Learning,是個蠻簡單的課程
老師著重於概念而非數學,如果要很精確的數學介紹可以去統計系
期中考跟期末考加上兩三個作業,還有一個題目設定好的學期project
5. CS 188:
系上有很多堂188的課,每堂課都不太一樣
我這堂是Unity的動畫設計,其實就是教你從頭學習Unity
每週有學習進度目標,然後慢慢做成學期末的個人project
這堂課我花超多時間來練習跟慢慢調整,去網路上找不同的3D model
附上我最後做的小動畫(雖然錄下來有點卡):
http://goo.gl/JlCyQO
6. CS 239:
系上也很多CS 239的課程,我這堂課是Majid Sarrafzadeh 開的
老師在課堂上介紹如何申請美國專利,然後希望我們想出新的idea
做出實際的prototype (都需要跟醫療產業相關),如果可以的話就難去申請專利
整堂課就只有最後的小組project報告,有趣輕鬆也能學到東西。
7. CS 275: Artificial Life
這堂課跟Machine learning/CG相關
主題跟我上面介紹的CS 263C Animat-Based Modeling有點相關,但是不同內容
整堂課就是個人paper 報告跟小組報告,輕鬆的課。
8. CS118: Computer Network Fundamentals
因為我在大學部沒有學過網路,所以在UCLA修
期中期末考跟兩個程式作業,都是實作網路協定,算是CS的重要課程
可以學到很多基本知識,但不是輕鬆的課。
9. CS 219: Scalable Internet Services
這個是業界講師開的課程,主題是講解如何做一個Scalable的網路服務
從頭學習Ruby on rails,把網站架在AWS上面
全班用Github開發,可以互相學習
然後跑不同的模擬測試,看如何優化你的網站功能。
除了上述的課程,我還有修一個電機系的課跟兩個英文課,
UCLA的課程我覺得還算可以,要挑你喜歡的課來修,
問題是同學很多人,你想要的不一定搶得到就是了。
希望學弟妹都能上自己想上的學校。
最後,歐耶,我畢業了!
部落格原文:
http://goo.gl/u3txrZ
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