如今留學(xué)的人越來越多,不論高中生、大學(xué)生還是讀研的學(xué)生,都想早日去留學(xué)接受好的教育,很多同學(xué)對德國留學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)的相關(guān)問題有所疑問,下面澳際小編整理了《德國留學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)的真實(shí)感受是怎么樣?》,歡迎閱讀,如有疑問歡迎聯(lián)系我們的在線老師,進(jìn)行一對一答疑。
一、 德國計(jì)算機(jī)教育非常重視形式理論
如果你對數(shù)學(xué)有點(diǎn)興趣應(yīng)該會聽說過哥廷根學(xué)派,哥廷根被譽(yù)為二戰(zhàn)之前最后一個世界數(shù)學(xué)中心。很多重要的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)理論都是在從那里誕生的。我猜測現(xiàn)在德國大學(xué)現(xiàn)在的課程設(shè)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(nèi)沒有一所大學(xué)會同時把這三門作為本科必修課,只教其中1-2門的據(jù)我所知在國內(nèi)也只有南京大學(xué)、上海交大、清華這樣級別的大學(xué),講授深度和德國大學(xué)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(wǎng)上找不到任何文獻(xiàn)和學(xué)習(xí)資料。
二、對理論知識要求高
在每年輟學(xué)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(shí)”??赡茉诖蠖鄶?shù)外行看來,Informatik就是一個學(xué)編程的專業(yè)。但實(shí)際上在德國,這一學(xué)科在很多學(xué)校會和數(shù)學(xué)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(guān)證明。理論課的要求往往更高,作業(yè)中很少會要求根據(jù)某定理構(gòu)造一種結(jié)構(gòu),大部分情況都是證明一些基礎(chǔ)理論,并且把結(jié)論用在下一次作業(yè)的證明中,比如在“可計(jì)算性和復(fù)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(xué)習(xí)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(xiàng)——理論和一些比較難的課,總是能輕松畢業(yè)的。盡管如此,學(xué)校里依然有很多學(xué)生會在高年級刻意放慢選課進(jìn)度,學(xué)一些額外的知識,或者花更多時間在實(shí)驗(yàn)室。
四、課程設(shè)置
大部分國家的課程設(shè)置都本著“低耦合,高內(nèi)聚”的原則,比如“組合數(shù)學(xué)”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(chǔ)部分放到一門課里,然后對每個方向單獨(dú)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(jié)構(gòu)”這門課上會把組合數(shù)學(xué)、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(xué)生短時間內(nèi)會因?yàn)榛A(chǔ)知識不夠而接受不了。
五 、社會地位
在國內(nèi),社會上普遍接受“計(jì)算機(jī)是高薪職業(yè)”的說法,計(jì)算機(jī)系學(xué)生每天做的事情也和其他專業(yè)學(xué)生有很大區(qū)別,比如參加技術(shù)沙龍、編程比賽。但是在德國,無論是學(xué)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(xué)?
我:亞琛工大
他:那里的機(jī)械很好
我:……
他:你學(xué)的什么專業(yè)?
我:Informatik
他:不錯,學(xué)Informatik有機(jī)會進(jìn)西門子
不過,Informatik的學(xué)生也是有優(yōu)勢的:因?yàn)榫幊棠芰ζ毡楦茫愿菀自趯W(xué)校找到Hiwi或者或者兼職實(shí)習(xí)。
六、德國計(jì)算機(jī)專業(yè)排名的真實(shí)情況
1.薩爾大學(xué):(強(qiáng)勢研究方向:視覺,NLP,機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能,計(jì)算圖形,感知,HCI。強(qiáng)在馬普所)
2.KIT:(強(qiáng)勢研究方向:算法,計(jì)算機(jī)圖形,機(jī)器學(xué)習(xí)。該校極偏理論和基礎(chǔ)研究)
3.TUM:(強(qiáng)勢研究方向:人工智能,視覺,機(jī)器人,自動化。其他了解不多,但肯定很有錢)
4.RWTH:(強(qiáng)勢研究方向:計(jì)算機(jī)圖形學(xué),自動化。講真,我是完全不知道RWTH的計(jì)算機(jī)強(qiáng)在哪里,教學(xué)的話我評價不了,估計(jì)課程設(shè)計(jì)和體驗(yàn)嚴(yán)格,畢業(yè)生水平好吧)
5.達(dá)姆工大:(強(qiáng)勢研究方向:人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí),視覺,智能控制(系統(tǒng)),NLP,知識挖掘,網(wǎng)絡(luò),密碼安全(這個估計(jì)沒啥地方敢挑戰(zhàn)了吧)。強(qiáng)勢的很強(qiáng)勢,一般的很一般)
6.斯圖加特:(強(qiáng)勢研究方向:智能控制(系統(tǒng)),三維重建/圖形,汽車相關(guān)的類似嵌入式等。我對這個學(xué)校印象很好,但是據(jù)說課程不太嚴(yán)格)
7.漢諾威:(強(qiáng)勢研究方向:視覺。我就知道一個實(shí)驗(yàn)室,其他沒了解,但是感覺水平還不錯)
8.凱澤勞斯滕:(強(qiáng)勢研究方向:人工智能,系統(tǒng))
9.海德堡:(強(qiáng)勢研究方向:視覺,圖處。其他還需要努力?。?/P>
10.圖賓根:(強(qiáng)勢研究方向:機(jī)器人,人工智能,計(jì)算機(jī)視覺,智能系統(tǒng),藏得很深的綜合性大學(xué),強(qiáng)在馬普所)
11.曼海姆:(強(qiáng)勢研究方向:商業(yè)智能,但計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教育水平也是極高。)
12.康斯坦茨:(強(qiáng)勢研究方向:可視化)
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