经过两年把UCLA CS MS的课程都修完毕业， 来分享一下我修的课程，也给後人一点参考 部落格原文：http://goo.gl/u3txrZ UCLA CS MS要毕业门槛有两种 1. 修九堂课 + Master project 2. 修七堂课 + 论文 相比写论文，做master project的难度相对低了很多， 而且只需要系上三位老师签名即可， 我认识的大部分同学都是这个选项， 我入学时系上说可能会取消project变成纯修课， 但是我还是选择做Master project毕业。 UCLA 硕士需要通过 MS Breadth Requirement， 这个代表一些CS的基本课程(Ex: 程式语言、作业系统、人工智慧、网路系统等等) 如果你大学部是主修资讯相关，大部分课程可能都有修过了， 可以去跟系上抵免，而且也不是全部都需要修， 他有不同的类型，只要在每个分类有达到门槛即可， 详细资讯可以看这里: http://www.cs.ucla.edu/ms-breadth-requirement/ 如果大学部不是CS主修，那可能就要修一点UCLA大学部的课达到这个要求 这边描述一下我所修CS的课，2xx就是研究所的课，1xxx就是大学部的课： 1. CS 263C Animat-Based Modeling: 这堂课是Machine learning相关，老师会讲解如何用程式模拟动物行为， 大到动物间的交流互动，小到如何模拟四肢移动， 整堂课是一个paper报告跟一个学期project，算是比较轻松的一堂课。 2. CS 174A : Computer graphics 讲解基本的CG，这是大学部的课程，我们使用webGL (写javascript) 老师会讲2D跟3D作图，光影模拟等等， 整堂课有三四个程式作业，期中考期末考，跟整学期的小组project 算是有趣但是比较忙的课程，但是难度相比其他的大学部的课简单。 3. CS 249 : Big Data Analysis: 这堂课是Data Mining 相关，比较偏理论 期中考跟期末考加上paper报告跟学期project 学期project老师让我们从KDD或是Kaggle 选择一个题目来做 课程内容蛮多的，但是一堂不错的课程。 4. CS260 Machine Learning Algorithms: 就是介绍Machine Learning，是个蛮简单的课程 老师着重於概念而非数学，如果要很精确的数学介绍可以去统计系 期中考跟期末考加上两三个作业，还有一个题目设定好的学期project 5. CS 188: 系上有很多堂188的课，每堂课都不太一样 我这堂是Unity的动画设计，其实就是教你从头学习Unity 每周有学习进度目标，然後慢慢做成学期末的个人project 这堂课我花超多时间来练习跟慢慢调整，去网路上找不同的3D model 附上我最後做的小动画(虽然录下来有点卡): http://goo.gl/JlCyQO 6. CS 239: 系上也很多CS 239的课程，我这堂课是Majid Sarrafzadeh 开的 老师在课堂上介绍如何申请美国专利，然後希望我们想出新的idea 做出实际的prototype (都需要跟医疗产业相关)，如果可以的话就难去申请专利 整堂课就只有最後的小组project报告，有趣轻松也能学到东西。 7. CS 275: Artificial Life 这堂课跟Machine learning/CG相关 主题跟我上面介绍的CS 263C Animat-Based Modeling有点相关，但是不同内容 整堂课就是个人paper 报告跟小组报告，轻松的课。 8. CS118: Computer Network Fundamentals 因为我在大学部没有学过网路，所以在UCLA修 期中期末考跟两个程式作业，都是实作网路协定，算是CS的重要课程 可以学到很多基本知识，但不是轻松的课。 9. CS 219: Scalable Internet Services 这个是业界讲师开的课程，主题是讲解如何做一个Scalable的网路服务 从头学习Ruby on rails，把网站架在AWS上面 全班用Github开发，可以互相学习 然後跑不同的模拟测试，看如何优化你的网站功能。 除了上述的课程，我还有修一个电机系的课跟两个英文课， UCLA的课程我觉得还算可以，要挑你喜欢的课来修， 问题是同学很多人，你想要的不一定抢得到就是了。 希望学弟妹都能上自己想上的学校。 最後，欧耶，我毕业了！ 部落格原文：http://goo.gl/u3txrZ -- 我的部落格～欢迎光临～ Hello Wing, Mind Palace: http://autekroy.blogspot.tw/ --

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