德國留學計算機專業(yè)的真實感受

如今留學的人越來越多，不論高中生、大學生還是讀研的學生，都想早日去留學接受好的教育，很多同學對德國留學計算機專業(yè)的感受的相關問題有所疑問，下面澳際小編整理了《德國留學計算機專業(yè)的真實感受》，歡迎閱讀，如有疑問歡迎聯(lián)系我們的在線老師，進行一對一答疑。

　　一、 德國計算機教育非常重視形式理論

　　如果你對數(shù)學有點興趣應該會聽說過哥廷根學派，哥廷根被譽為二戰(zhàn)之前最后一個世界數(shù)學中心。很多重要的計算機基礎理論都是在從那里誕生的。我猜測現(xiàn)在德國大學現(xiàn)在的課程設置和科研方向很大程度上都是受那個時期的影響。

　　拿RWTH來舉例，這是一份Bachelor的Studienplan。必修的理論方向中那三門，也就是最容易掛科的三門，在國內沒有一所大學會同時把這三門作為本科必修課，只教其中1-2門的據我所知在國內也只有南京大學、上海交大、清華這樣級別的大學，講授深度和德國大學肯定就更不能比了。尤其是到了Master階段，有些高級理論課講的東西太偏，從網上找不到任何文獻和學習資料。

　　二、對理論知識要求高

　　在每年輟學比例排行榜上，Informatik都名列前茅，我猜測一個主要原因就是“名不副實”?？赡茉诖蠖鄶?shù)外行看來，Informatik就是一個學編程的專業(yè)。但實際上在德國，這一學科在很多學校會和數(shù)學一起被歸為理科，而不是工科。即使像UML這樣看起來很水的課也會充斥大量Pushdown Automaton的相關證明。理論課的要求往往更高，作業(yè)中很少會要求根據某定理構造一種結構，大部分情況都是證明一些基礎理論，并且把結論用在下一次作業(yè)的證明中，比如在“可計算性和復雜度理論”課上，某次作業(yè)就是證明PCP=>MPCP。而在我通過搜索引擎能搜到的所有中文、德語、英語的資料或者課件中，都只有MPCP=>PCP的證明，另外這個方向的正確性都幾乎沒有被提到過，更不要說具體證明過程了。

　　三、畢業(yè)門檻低，學習空間大

　　和很多世界名校一樣，Informatik的Master的畢業(yè)門檻并不高，只要避開中國人的普遍弱項——理論和一些比較難的課，總是能輕松畢業(yè)的。盡管如此，學校里依然有很多學生會在高年級刻意放慢選課進度，學一些額外的知識，或者花更多時間在實驗室。

　　四、課程設置

　　大部分國家的課程設置都本著“低耦合，高內聚”的原則，比如“組合數(shù)學”會開一門課，“代數(shù)”會開成另一門。而在德國，一些本科課程會把很多課程的基礎部分放到一門課里，然后對每個方向單獨開一門選修課。比如“編程”這門課上會有一些課時講函數(shù)式編程，“離散結構”這門課上會把組合數(shù)學、數(shù)論、圖論、群論放在一起講。以至于一些剛來德國就直接選高級課程的學生短時間內會因為基礎知識不夠而接受不了。

　　五 、社會地位

　　在國內，社會上普遍接受“計算機是高薪職業(yè)”的說法，計算機系學生每天做的事情也和其他專業(yè)學生有很大區(qū)別，比如參加技術沙龍、編程比賽。但是在德國，無論是學校里還是社會上，Informatiker都不是一個很特殊的一類人。比如有一次和一個德國大叔聊天：

　　他：你在那里上學？

　　我：亞琛工大

　　他：那里的機械很好

　　我：……

　　他：你學的什么專業(yè)？

　　我：Informatik

　　他：不錯，學Informatik有機會進西門子

　　不過，Informatik的學生也是有優(yōu)勢的：因為編程能力普遍更好，所以更容易在學校找到Hiwi或者或者兼職實習。

　　六、德國計算機專業(yè)排名的真實情況

　　1.薩爾大學：（強勢研究方向：視覺，NLP，機器學習，人工智能，計算圖形，感知，HCI。強在馬普所）

　　2.KIT：（強勢研究方向：算法，計算機圖形，機器學習。該校極偏理論和基礎研究）

　　3.TUM：（強勢研究方向：人工智能，視覺，機器人，自動化。其他了解不多，但肯定很有錢）

　　4.RWTH：（強勢研究方向：計算機圖形學，自動化。講真，我是完全不知道RWTH的計算機強在哪里，教學的話我評價不了，估計課程設計和體驗嚴格，畢業(yè)生水平好吧）

　　5.達姆工大：（強勢研究方向：人工智能，機器學習，視覺，智能控制（系統(tǒng)），NLP，知識挖掘，網絡，密碼安全（這個估計沒啥地方敢挑戰(zhàn)了吧）。強勢的很強勢，一般的很一般）

　　6.斯圖加特：（強勢研究方向：智能控制（系統(tǒng)），三維重建/圖形，汽車相關的類似嵌入式等。我對這個學校印象很好，但是據說課程不太嚴格）

　　7.漢諾威：（強勢研究方向：視覺。我就知道一個實驗室，其他沒了解，但是感覺水平還不錯）

　　8.凱澤勞斯滕：（強勢研究方向：人工智能，系統(tǒng)）

　　9.海德堡：（強勢研究方向：視覺，圖處。其他還需要努力?。?/P>

　　10.圖賓根：（強勢研究方向：機器人，人工智能，計算機視覺，智能系統(tǒng)，藏得很深的綜合性大學，強在馬普所）

　　11.曼海姆：（強勢研究方向：商業(yè)智能，但計算機基礎教育水平也是極高。）

　　12.康斯坦茨：（強勢研究方向：可視化）

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