申请研究所的时候看到有位学长的medium文章，以及ptt上有位北大统计系的前辈申请这 个系，最後才申请Georgia Tech的CSE，秉持着一个传承的概念，写下这学期的心得~ - 〈校园〉 学校有坡度，所以很常要上坡下坡的走，但是可以坐校车，校车有超过4种以上的路线， 频率大概15分钟内会有一班，假日还有for grocery 的路线会抵达走路20分钟以上的 Target。学生中心有很多不同的餐厅，而80%的学生来这边基本都吃一楼的Panda Express 跟Chick-Fli-A，我个人觉得Panda蛮好吃的，所以很满意学生中心，而且购买学校的 Dining dollars的话，可以免去8.9%的消费税。从我觉得Panda蛮好吃，就应该看得出我 对食物的标准不高哈哈，因此学生餐厅的食物我也是吃的津津有味，买一学期的50次券（ 最低次数）的话，平均一次是11美，能吃到很多肉、不同风味的料理、甜点跟咖啡，我觉 得非常划算。 - 〈生活〉 亚特兰大公众交通不算发达，只有一个十字型的捷运Marta，离Georgia Tech最近的亚洲 超市要30分钟，除非有车，不然挺不方便，学校附近还有一间美式超市Publix，但整体东 西偏贵，所以很多人是订阅Walmart+然後外送grocery到家的。亚特兰大景点不多， Coca-Cola展览馆、亚特兰大水族馆是知名的，除此之外就是一堆山，所以很多人假日就 会去健行，算是这边热门的活动。治安挺好的，除了热闹的地方，像midtown可能疯子比 较多一点，但都没什麽事发生。 - 〈找工〉 学校有一个CareerBuzz, 上面会发一些实习机会，但限制很多，刚入学的新生GPA会被卡 住不能投履历，然後有可以预约线上谘询的功能，我预约过2次，分别是改履历跟练 Behavior questions，个人认为蛮有用的。 - 〈课程〉 CSE 6010 Computational Problem Solving, Instructor: Elizabeth Cherry, loading 3/5, recommend 4.5/5 这堂课是我整学期觉得最有「课程感」的课，因为整个课程是从0开始教C语言，周二上演 算法，周四上作业系统，能感受的到循序渐进的学习过程。老师上课都讲蛮仔细的， Slides也有公布在canvas上，提供可以搭配去年的远距影片以及slides的远端上课选择。 考试大约2周一次，open book，整体不会考很难，大多都是可以从slides里面就可以找到 的答案，反而在网路上找到的都会错。作业除了Hw4之外都不难，约5~10个小时可以解决 ，但是麻烦的事情很多，像是每次交作业都要附上slides解释自己的code，也要求互评另 外3个学生，最後要写150字以上的心得与改进想法。整体而言是蛮棒的课程，推荐给没修 过C语言以及有程式基础想修凉课的人。 - CSE 6242 Data and Visual Analytics, Instructor: Duenhorng Chau, loading 4.5/5, recommend 2.5/5 作业才是这堂课的本体。这堂课一开始老师就讲很多概念，然後放影片，举手回答环节， 然後差不多就下课了，学期中之後我就很少去现场。要是我以後当老师，我应该想当这样 的教授吧。作业总共有4份，每份大概需要15~25小时，Hw1是Python跟SQLite，Hw2主要是 运用JavaScript的一个套件D3.js做出各种互动的图，Hw3是云端平台大杂烩，Hw4是做 RandomForest。如果你履历没什麽东西好放，那这门课的project确实可以帮助你，但大 概做完Hw2之後，履历上project也差不多放满了，就可以开始後悔选这堂课。Hw2也就是 期中後会同时进行期末专案，主题自订，只要包含前端就好，然後这堂课的paperwork要 求真的很多，一定要照着syllabus上的每个点去写。整体而言是普普通通的课程，推荐给 履历不够满的人。 - CSE 6730 Modeling and Simulation, Instructor: Peng Chen, loading 3/5, recommend 2/5 如果不是必修，我一定不会修的课。这堂课讲了蛮多面向的simulation，但正因为是 simulation，所以公式特多，属於你上课分心1分钟，接下来老师1个小时讲什麽你都听不 懂的类型。课程主要环绕着小考展开，因为小考占50%，每2周一次，加上老师会先有一个 不计分pre-quiz，所以就按照pre-quiz的内容去念，小考基本题都拿到是可以平均80%的 。期末报告是做任何主题的simulation，从学期初就有慢慢开始在做，相比6242，这堂课 的报告评分标准是较松的，我跟组员有个明确的方向後，慢慢找资料，做分析，最後报告 拿了38/40分。整体而言是有点头痛的课程，推荐给想走Data Science而且不怕理论的人 。 - CSE/ISYE 6740 Computational Data Analysis, Instructor: Tuo Zhao, loading 3.5/5, recommend 4.5/5 意料之外、情理之中、仔细想来、非你不可。这堂课也是必修，老师第一堂就在下马威， 直接考了一个pop quiz，内容包含微积分、线性代数、MLE等概念，成功劝退很多人。前 期的上课氛围也不太好，如同6730一样，大多内容围绕公式展开，作业总共有6份，每份 约10小时，就是用Python应用各种不同Machine learning跟Deep learning的套件，因此 上课时我都兴趣缺缺，老师讲什麽我就写什麽。直到我学期中的有次面试，面试官开始跟 我聊观念，正好我那时候在写Lasso regression的作业，就稍微讲了Lasso的正则性跟 lambda，因此我发现在这堂课上课以及写作业的过程中，他是能让你去浅略了解每个演算 法的特性，此後老师每换一个主题，我就会自己在网路上搜寻相关的文章，帮助我更深入 了解概念。期末专案是有关ML/DL就可以，需要上台报告30分钟，老师会在中间提问。这 边宇宙无敌强烈建议报告前一定要去office hour，老师会给关於期末报告的建议，强调 要informative，或是提供几个可以改进的点子，我们这组去问了之後，大概修改30%的内 容，最後报告老师没问很多问题，顺利结束。整体而言是很广泛的课程，推荐给对ML/DL 有兴趣，或是之前没有修过相关课程的人。 - 综上所述，蛮喜欢来到Georgia Tech之後的生活，认识很多人，更认识自己，更了解自己 的不足。 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 143.215.59.171 (美国) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/studyabroad/M.1704522533.A.3BF.html 会，但是国际学生一定要修4堂课，然後少数人会利用旁听(也算1堂)来减轻loading 这个我不清楚欸 ※ 编辑: sheepmei (143.215.59.171 美国), 01/06/2024 23:10:27 申请难度 COC >= ISYE 但不会到远高於 ※ 编辑: sheepmei (143.215.59.171 美国), 01/07/2024 09:40:39