NYU Courant CS 2018课程介绍

之前的几个帖子。。
http://www.1point3acres.com/bbs/thread-184850-1-1.html
http://www.1point3acres.com/bbs/thread-199161-1-1.html
http://www.1point3acres.com/bbs/thread-280995-1-1.html
还有我发的：
https://www.1point3acres.com/bbs ... read&tid=297047

大概介绍一下今年（2018）我听过的课的感受吧。
Spring：
我选的课：
AI：其实这是一门算法课。讲的东西都比较。。传统？会花很长时间讲logic。而且上课经常听不懂老师在说啥（地里有个帖子说大家都是一脸迷茫....）还有一个作业很烦，给分不太好。workload不大，如果没什么课可以选也可以忍受，不然不如去看berkeley cs188和coursera 台大的ai。
HPC for ML: pytorch、cuda、mpi、distributed dl大概介绍都一点点，前半学期没有作业...后面作业看起来不难但是要花很长时间调试，很痛苦，final考得像文科一样，拿a也不容易，可能是因为选这个课的人都是大佬...这门课有点像uw的systems for ml以及15-418的一部分。终于有个可以在简历上加点东西的课= =这门课其实可以把作业和考试搞得更实用一点。
ML(DS-GA 1003)：nyu上过的最好的一门课，理论和实践的完美平衡，强烈推荐，不过不知道下学期开始cs的同学能不能选到了，因为cs开了自己的ml，这门课就不给cs的同学留位置了。每次作业都要写好几天，还有很多optional的。project advisor也有各种大佬，如果认真做project多请教真的能学到很多东西，给分也很好。不过我选了一个自己不太喜欢的project...就没有动力好好做，拖到最后才写很痛苦，也没有怎么问advisor，浪费了这个机会...感觉选题目比选队友重要，貌似还可以一个人做的。

听过的课：
NLU(DS-GA 1012)：讲得还不错，本来准备旁听的，听了几节之后发现实在没兴趣，mscs的同学听了第一节都退了hhhh。

Practical Computer Security：不够technical....果断放弃，不过明年换人了。
Zahran的multicore：slides太丑，放弃- -（其实是跟ml时间冲突了）
Deep Generative Models：deep learning读paper的课，老师是大牛，对我来说太难了，不过有上过的同学很喜欢，也有同学不喜欢- -
Networks and Mobile Systems：很有意思的一门课，我去听了两节，就是读网络的paper，当初觉得可能workload太大没有选，后来发现network的paper并没有那么难，有节课讲gfw hhhhh。下学期可能会选，不过这课学了也没什么用。老师很认真，每篇Paper都会给问题。今年只有10个人选，下学期好课更少所以都选满了。。太可怕了。

Bioinformatics and Genomes：听了几分钟就觉得不靠谱，老师一直在那里吹，没讲啥东西，然后我就跑了
Social Multiplayer Games：做Project的前端课，每次就几个人上。我不想写前端就去听了一节，他讲课是一遍敲代码一遍讲的那种，不喜欢这种风格，我更喜欢有slides有条理的。
Abstract Interpretation：教授是这个领域的奠基人，就去膜拜一下，第一周五个人去，完全听不懂，听说最后只有一个人选。。
Compiler Construction：上课比较平淡，就是读slides，尝试装了一下用到的tool，mac和Linux都装不上我就放弃了，选了ml怕没时间折腾这门课。。不过ta非常靠谱回复很快。如果明年还是这个ta的话可能选。。听说workload也没有想象的那么大。


Fall:
我选的课：

Distributed Systems：熊猫老师的课跟以前jinyang的相比更加理论，以前就是mit 6.824全套，今年是读各种paper，如果paper能读懂感觉很爽，不然上课就完全听不懂。。workload或许比去年小，因为他的lab比mit要求稍微低一些。他喜欢final project最好有点创新，不要做key value store了23333。给分很好。
Mitchell的Multicore：很多人看有midterm final homework labs project就被吓跑了，如果你觉得nyu的os不难，那么这门课workload就更小了。推荐找工季选。课程还挺有趣，算是nyu版15-418？作业还好，不过我不太喜欢这学期后两个lab，花了一些时间调也没调出啥效果... 考试题很实用，不需要背，我复习的东西都没考...给分都很好但是总成绩不高...可能是同学太厉害了吧- - 这门课加上hpc ml，差不多学了15-418的一半内容吧。
CV：这门课我上得很痛苦，老师虽然是大牛，但是不怎么备课，rmp的评价是：seems more often than not confused by the slides。讲得很快我觉得很多人都没听懂吧，我逃了1/4的课。。很多slides就是别人的paper presentation slides，整体没什么条理。对于我来说不如自学cs231n或者看其他的课。平时作业不多，就期末痛苦一点，找工季可以选...或者适合已经入门，想多跟他交流的同学吧。。

听过的课：
PQS：曾经的网红课？现在已经没那么火了，大家都去学ml了吧。这门课很适合没有业界经验的人，不然就去旁听吧，老师口才很好，我就是当相声听hhhh 有时候会讲他的本科经历、创业故事，在公司怎么成长之类的。上课可能全班review你的代码hhh。
honors algo：老师说。。这也是个基础课....所以本科cs的同学可以考虑选...final会难。讲得还不错。
honors pl：也是cousot大佬的课，学ocaml去jane street多开心，然而，我还是不要在找工季作死了。
Cryptocurrencies and Decentralized Ledgers：老师以前在stanford开这个课吧，本来想选的，后来发现要自学很多crytography的知识，并不简单的样子，找工季，放弃。。
Realtime and Big Data Analytics：听了一节，节奏太慢了，还是去选vision了。。
Vision Meets Machine Learning：这个更是读paper的课，教授有点老了，听不太懂他说话，没选。
advanced db：本来想选的，资料都太老了，slides很丑，第一节课没有听懂就没选，以后有空去看15-721好了。


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其他我没上过的课：
computer graphics上过的人都在夸
deep learning上过的人。。都不推荐的样子
wies的pl和oop看起来挺靠谱的，似乎有点难？

Slides 太醜 其實也不重要 反正不怎麼看 ， 能來個講得有條理的老師好嗎 不用整天自學

大佬好厉害 如此多硬课

感謝分享 感覺很不錯

大佬了解了好多课，给大佬点赞加分！

这篇课程介绍好齐全，多谢大佬！