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如何‌‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‍‌‌‌‌‍‌‌‍‍‍‌‌‍‍‌‌‌‌‍‍在OMSCS第一学期就选上ML/DL/GA

cherubicpostdog
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OMSCS是佐治亚理工学院推出的线上CS硕士项目,因为其高质量与高性价比,成为许多在校/在职转码选手的首选。理想情况下,在保持原有学位/工作/刷题的同时,只需要8000刀学费就能在两年内拿到CS硕士,从而从火坑专业跳入硅谷大厂。地里关于OMSCS的申请与上课体验介绍已经很多了,作为一个上了快一年的转专业选手,在这里给大家分享一下选热门课的攻略。

肉眼可见,OMSCS项目是越来越火了,各种社交网络上的OMSCSers也越来越多了。然而基于已修学分分期选课的机制,新生想在前两个学期选到machine learning(ML) 、deep learning(DL)、intro to grad algorithm(GA)这类热门课越来越难了。作为spring 2021的新生,我在第一学期就选上了ML跟DL这两门课,fall 2021又选上了GA,在这里给大家分享一下自己的选课经验,希望能帮助大家在前两学期选上心仪的课。

正常来说,新生选课的time tickets在phase II registration,这个阶段老生已选完,各种热门课都的waiting list可能都已排上大几百号人了。问题来了,作为新生的我是怎么选上的呢?答案是其实是black Friday shopping。对的,你没听错,就是黑五大抢购。

其实我spring 2011最开始注册了另外两门课,但在phase II registration的最后一天(也是大家自由drop的最后一天,周五),之前的waiting list作废,只要有人退课,就有空位出来。本来以为我与这种拼手速的活动都无缘的,没想到最后半小时ML跟DL都空出了几十名额,于是我成功地换了课。其实直到选课截止,这两门课都还有十多个空缺。同样的操作,我在Fall 2021选上了GA。

PS:如果没有ML基础,我强烈不推荐大家第一学期就上ML这门课,如果有人愿意听的话,我可以再开个帖子专门吐槽这门课

PS+1:尽量不要在同一学期选ML、DL、GA,不然你就彻底告别了晚上跟周末的娱乐时光,不要问我是怎么知道的。。。

PS+2:希望我的经验可以帮助到大家,大家有问题的话,我会尽量回答。如果可能的话,求大米~~

补充内容 (2021-10-18 13:21 +8:00):

补一下ML课的吐槽。

ML内容有点多,包括了supervised learning,random optimization,unsupervised learning,information theory跟Markov Decision Process,但几乎没有涉及deep learning。上课视频是两个人对话的形式,全程插科打诨,而且基本不涉及数学推导,有种听相声的感觉。作业允许steal code,全程基本就是掉包,评分只看报告,然后考试也特别难。

这门课每年至少30%的人会在期中后退课,但苟下来的人基本能拿B,因为最后成绩会curve,但总体体验很不友好。我觉得这门课最大的问题在于太开放,老师明面上不提任何具体要求,但实际上TA改分有hidden rubric,得去office hour backpropagate TA们的要求,要不然会错过很多得分点。另外piazza上老师跟TA的回复都有点阴阳怪气。

上面是吐槽,其实上完这门课也不是完全没有收获,我学会了如何融会贯通地看各种算法,对后来准备DS面试其实有点帮助,但如果是初学者,很容易在没入门时就被劝退了。
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