Master of Visual Computing @ SFU 枫叶国
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这两天在等coop开始（我应该是最后开始工作的几个人之一了，大家都上班了已经），就无所事事，就来安利下我们的VC项目吧。
这个Visual Computing项目是在SFU School of Computing Science 下面的professional master。和研究型最大的区别就是毕业没有论文要求，然后暑假学期是强制的实习。学期安排是Fall Term，Spring Term上课，Summer Term开始实习（4 month or 8 month），然后coop回来的那个学期再继续上一个term的课。
找实习
因为是professional master，大家应该都是奔着找工作的心态来的。因为项目里有强制的实习，其实对于未来找full time还是蛮友好的。可以获得当地的工作经验，还有return offer的可能（听说conversion rate还是很高的）。我们这届实习多是local的公司，IBM，华为， EA也有，职位的话有做computer vision这块的，有做computer graphics的， 有general SDE的，还有做machine learning相关的。这里想分享的是：
1）第一学期找实习简单很多，虽然工资可能比较低。第一学期，如果你自己有工作经验，其实随便在学校内网投投简历拿到offer的概率还是蛮大的。我自己的例子就是第一学期当时找到了一个local的公司，后来因为面试过程体验不是很好，加上天真的以为第二学期会有更多的选择，就和coop office说要拒了这个offer。结果第二学期投的简历没有一个回应的- -!! （因为整个学校都开始找实习了第二学期）我自己现在这个offer是机缘巧合下，第一学期Machine Learning课我们最后有个poster session，然后拿到人家公司的名牌去network出来的。
2） 千万不要等，自己外面linkedIn看到的职位或者有network的就自己主动出击，我们和Big Data是share coop office的staff的。但因为Big Data已经办很久了，所以那些advisor基本也知道些Big Data是干什么。可是我们VC才开第一届，advisor都不知道我们能做什么，所以出去BD回来的一些职位也不见得适合我们
课程内容
我觉得总结来说我们课程主要学三块（如果下一届不变教学大纲的话）Computer Vision (CNN, GAN这种)，Computer Graphics (也就是3D的mesh处理啊，decimation啊，可能还会设计到3D的deep learning）， Robotics（SLAM）。理论上项目里应该有教AR VR的课的，但可能第一届，教学资源上安排还不是很好，最后一学期才会上到吧。
教授和打分
第一学期上了VC Lab和Machine Learning。VC lab是Ping Tan教的，其实我蛮喜欢他教课的，有详有略，他自己科研底子也很好，也知道在industry的实践是怎样的，他第一学期的assignment都是很大的很全的project，写在简历上很好看，而且自己也学到很多。但不知道为什么最后打分的时候出了大bug，搞得大家很不开心，还好后来教授还是听到了我们理性的意见，做出了修改的。（听说这一届Ping不再教了，可惜了）
Machine Learning是Greg Mori教的，真的是大神。醍醐灌顶，深入浅出这种词真的是真切感受到了。他自己在业界影响力也很大，之前在看openPose的demo的时候发现他是那个CVPR的session chair lol 他期末project灵活性很大，大家按自己想做的就行，然后给分十分的公道。感觉自己就是一分耕耘一分收获。
第二学期的VC Lab 2是Ali上的，听说他会接手Lab1。其实他上课还是很耐心的，然后对科研理解也可以，就是可能他还掌握不好我们lab的assignment应该控制在多少的难度和对theory knowledge应该深入到什么地步这些尺寸。我觉得大家可以和他多交流下，作业是不是太简单了，或者那些东西是不是太detail了这种。打分的话应该是最generous的人了
Anyway，虽然刚开始第一学期很苦，但一旦入门第二学期感受就明显好多了。而且觉得NN这些还真的蛮好玩的，总体还是很开心学了VC这个master。
这个Visual Computing项目是在SFU School of Computing Science 下面的professional master。和研究型最大的区别就是毕业没有论文要求，然后暑假学期是强制的实习。学期安排是Fall Term，Spring Term上课，Summer Term开始实习（4 month or 8 month），然后coop回来的那个学期再继续上一个term的课。
找实习
因为是professional master，大家应该都是奔着找工作的心态来的。因为项目里有强制的实习，其实对于未来找full time还是蛮友好的。可以获得当地的工作经验，还有return offer的可能（听说conversion rate还是很高的）。我们这届实习多是local的公司，IBM，华为， EA也有，职位的话有做computer vision这块的，有做computer graphics的， 有general SDE的，还有做machine learning相关的。这里想分享的是：
1）第一学期找实习简单很多，虽然工资可能比较低。第一学期，如果你自己有工作经验，其实随便在学校内网投投简历拿到offer的概率还是蛮大的。我自己的例子就是第一学期当时找到了一个local的公司，后来因为面试过程体验不是很好，加上天真的以为第二学期会有更多的选择，就和coop office说要拒了这个offer。结果第二学期投的简历没有一个回应的- -!! （因为整个学校都开始找实习了第二学期）我自己现在这个offer是机缘巧合下，第一学期Machine Learning课我们最后有个poster session，然后拿到人家公司的名牌去network出来的。
2） 千万不要等，自己外面linkedIn看到的职位或者有network的就自己主动出击，我们和Big Data是share coop office的staff的。但因为Big Data已经办很久了，所以那些advisor基本也知道些Big Data是干什么。可是我们VC才开第一届，advisor都不知道我们能做什么，所以出去BD回来的一些职位也不见得适合我们
课程内容
我觉得总结来说我们课程主要学三块（如果下一届不变教学大纲的话）Computer Vision (CNN, GAN这种)，Computer Graphics (也就是3D的mesh处理啊，decimation啊，可能还会设计到3D的deep learning）， Robotics（SLAM）。理论上项目里应该有教AR VR的课的，但可能第一届，教学资源上安排还不是很好，最后一学期才会上到吧。
教授和打分
第一学期上了VC Lab和Machine Learning。VC lab是Ping Tan教的，其实我蛮喜欢他教课的，有详有略，他自己科研底子也很好，也知道在industry的实践是怎样的，他第一学期的assignment都是很大的很全的project，写在简历上很好看，而且自己也学到很多。但不知道为什么最后打分的时候出了大bug，搞得大家很不开心，还好后来教授还是听到了我们理性的意见，做出了修改的。（听说这一届Ping不再教了，可惜了）
Machine Learning是Greg Mori教的，真的是大神。醍醐灌顶，深入浅出这种词真的是真切感受到了。他自己在业界影响力也很大，之前在看openPose的demo的时候发现他是那个CVPR的session chair lol 他期末project灵活性很大，大家按自己想做的就行，然后给分十分的公道。感觉自己就是一分耕耘一分收获。
第二学期的VC Lab 2是Ali上的，听说他会接手Lab1。其实他上课还是很耐心的，然后对科研理解也可以，就是可能他还掌握不好我们lab的assignment应该控制在多少的难度和对theory knowledge应该深入到什么地步这些尺寸。我觉得大家可以和他多交流下，作业是不是太简单了，或者那些东西是不是太detail了这种。打分的话应该是最generous的人了
Anyway，虽然刚开始第一学期很苦，但一旦入门第二学期感受就明显好多了。而且觉得NN这些还真的蛮好玩的，总体还是很开心学了VC这个master。
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