附课程资源 | 麻省理工学院是如何培养计算机学生的

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2019-08-06
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麻省理工学院(后面简称MIT)的计算机专业由EECS系开设,EECS系隶属于MIT的工学院,这点和UC Berkeley一样(在UC Berkeley EECS系是如何培养计算机学生的有过介绍)。在EECS系的官网上,MIT这样介绍自己: EECS系无处不在,我们把科学的严谨、工程的力量和探索发现的兴奋结合在一起。我们的学生在改变世界。注意这句 我们的学生在改变世界,敢说自己的学生改变世界,全世界恐怕没几所高校,然而MIT EECS却有这个自信。下面我们一起探索MIT的自信来自哪里,也为CS专业或想转行CS的小伙伴提供可借鉴的方法和参考。

学生培养

本科

对于本科生,MIT EECS有着清晰明确的专业设置:

•6-1:Electrical Science and Engineering•6-2:Electrical Eng. & Computer Science•6-3:Computer Science and Engineering•6-7:Computer Science and Molecular Biology•6-14: Computer Science, Economics and Data Science

为了方便学生选择,学院为每个专业制作了课程体系路线图,笔者以6-3的路线图为例:

上图可以看出,本科生的课程分为四个类型:

1.介绍性课程,注重内容的广度和基础2.基础课程 3.头部课程,这类课程需要先学习2中的基础课程4.高级本科课程

这些课程层次分明、层层递进,并且有依赖关系:有的课程需要学完基础课程才可以学习,比如6.824: Distributed Systems要学习完6.044 Computation Structures6.033 Computer System Engineering才可以学习。

另外,MIT为本科学生提供了丰富且前沿的科研项目,本科生就有机会参与真正的科研,不是去给老师干杂活的那种。为了丰富科研项目,MIT与很多公司合作,为学生提供校企合作项目和奖学金。学生可以利用暑假到合作企业工作,锻炼自己的实际动手能力。

研究生

EECS为研究生提供两个研究领域:Graduate Area I和Graduate Area II,前者偏EE,后者偏CS,Area II包含以下细分领域:

•Artificial Intelligence,人工智能•Computer Systems, Networks, and Architecture,系统、网络和架构•Theory of Computer Science,理论

Area II中也提供了丰富的课程帮助学生加强基础和研究,如系统方向有6.824 Distributed Computer Systems Engineering、理论方向有6.854J Advanced Algorithms、人工智能方向有6.825 Techniques in Artificial Intelligence,详细课程信息见Graduate Subjects[1]

EECS在研究生项目中强调,虽然分了两个领域,但是教授们的研究项目交叉性很强,彼此少不了合作沟通,也会涉及其它学科:数学、物理、统计、材料科学、化学、生物学等。研究生会被分散到以下几个实验室:

•Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL)•Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS)•Microsystems and Technology Laboratories (MTL) •Research Laboratory of Electronics (RLE)

教学

MIT非常重视教学,在学生教学上有以下几个特点:

1.课程设置全而新。学校不会开设过时或无用的课程,对于前沿内容和新事物,学校很快能开出课来。课程不仅数量多,而且质量很高,而且几乎每一门都是精品课。作为理工科学校,人文学科的课程可能无法满足学生的需求,MIT专门和哈佛合作,允许学生到哈佛去学习,把学分带回来。 2.对老师和助教要求都很高。很多课程通常由最好的教授讲课(包括诺贝尔奖得主),而且大牛们也非常愿意给学生上课。他们也很会讲课,教授对助教要求严格,不仅一起设计课程作业和实验,还要求助教每周至少花20小时。 3.学生的功课负担很重。工程性课程实验、实践多,大部分课程需要花大量的时间做课程设计。

因此,EECS的很多课程广为流传,成为经典,比如6.037 Structure and Interpretation of Computer Programs的教材一经出版,逐渐被世界各地多所院校采用,包括斯坦福大学、普林斯顿大学、牛津大学、东京大学等。这们课程如此出名,GitHub上也有人整理了中文学习资源 Learning-SICP|GitHub[2],感兴趣的同学可以去学习哟~

学校特色

除了提供一流的师资、精品课程和前沿研究外,MIT的学校特色也在潜移默化中影响这学生。

1.这所学校没有清晰的校园边界,像个大工厂或大研究所。2.校园里建筑前卫且风格迥异,比如著名的CSAIL所在楼Ray and Maria Stata Center。3.这里拥有独特的Nerd(书呆子)和Hacker(黑客)文化,学生喜欢做一些“有趣的事”或“恶作剧”,比如在哈佛和耶鲁的橄榄球比赛中,在球场上突然出现一个彩色的冒烟彩色球,上面写满了"MIT",最头爆炸,从里面滚出来一个麻省理工标志。 4.将学生培养成工业界领袖,这是MIT和其它工学院不同之处。

总结

从MIT的生源、师资、软硬件、培养方案等来看,它是有自信说“Our students change the world”这句话的。不过MIT是一所理工科学校,人文气息相对欠缺。

MIT十分重视教学,课程质量都很高,非常建议学习CS课程。但是MIT没有像UC Berkeley那样对所有课程资源进行整理,读者可以访问Graduate Subjects[3]和 Degree Roadmaps[4]两个页面查看课程,然后登录MIT Open Course Ware[5]查找在线课程资源学习。

References

[1] Graduate Subjects: https://www.eecs.mit.edu/grad-areas/2-ai/subjects.html[2] Learning-SICP|GitHub: https://github.com/DeathKing/Learning-SICP [3] Graduate Subjects: https://www.eecs.mit.edu/grad-areas/2-ai/subjects.html[4] Degree Roadmaps: https://www.eecs.mit.edu/docs/ug/freshman_roadmaps.pdf [5] MIT Open Course Ware: https://ocw.mit.edu/index.htm[6] MIT EECS website: https://www.eecs.mit.edu [7] 《大学之路》 吴军: https://book.douban.com/subject/27199584/[8] MIT的计算机系课程设置-西交大工作7年的感悟: https://blog.csdn.net/stephanxu/article/details/3858918 [9] 斯坦福或 MIT 的计算机系比清华的强在哪?: https://www.zhihu.com/question/20266813[10] Circulum2017: https://www.eecs.mit.edu/curriculum2017 [11] 新生RoadMap: https://www.eecs.mit.edu/docs/ug/freshman_roadmaps.pdf[12] 学位课程图: http://catalog.mit.edu/degree-charts/ [13] Course 6: Electrical Engineering and Computer Science Fall 2019: http://student.mit.edu/catalog/m6a.html

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