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如何学习斯坦福大学免费CS课程?开奖结果白小姐中特网听谷歌专家

发布时间:2020-02-01 浏览次数:

  要说世界上计算机科学专业最好的大学,很多人第一反应可能就是斯坦福。斯坦福的CS课程,不仅仅面向本校学生,还公开到网上供全世界各地的学生一起学习。

  斯坦福的课程是按照教程安排走的,所以相当于我们足不出户跟斯坦福的大佬们学习同样的课程。相对于很多编程训练营、程序员培训机构,这里你能够获得更扎实的基础知识,不仅能够深入理论基础,斯坦福还要求学生从头开始构建重要的系统,例如编译器和操作系统。

  更重要的是,学习斯坦福的课程是完全免费的,不需要支付任何费用。例如最近的斯坦福大学主要教授有关电脑网络知识的CS 144课程。

  计算机科学程序的核心材料已精简为每位CS学生都要参加的六个班级。然后,学生选择他们想更深入研究的领域,这成为他们的轨道专业。赛道通常包括4-5个班级。

  最后,学生们通过2-4门选修课来完善他们的CS课程。如果学生需要更广的知识,选修课可以是CS不同领域的选修课;如果学生需要更多的选修课,则选修课可以是与学生的学习成绩相关的其他选修课。与田径相关的选修课还包括CS系以外的课程,面向兴趣跨部门且希望从事跨学科工作的学生。

  有关特定课程的更多详细信息,请访问课程排名网站Carta,旧课程网页以及官方课程评估。课程排名网站上有学生评论和一些有关课程难度和教师质量的官方注册商数据。

  前几个季度的课程网页通常包含讲义和旧作业,可以使你对课程材料有良好的感觉。大多数CS类都可以通过.stanford.edu子域访问,该子域以课程号作为子域。例如,可以在cs107.stanford.edu上找到CS107页面。你可以在学生课程和科目评估下的Axess上找到官方课程评估。

  在计划课程负载时,不仅要考虑课程的难度,还要考虑作业的类型,这是一个好主意。参加3个都有编程作业和大型最终项目的课程可能不是最好的主意。通常,平衡的计划表包括编程类和问题集类的某种混合。在课程负载网页上可以找到更多提示。

  官方页面上的信息会尽可能保持最新,但最好还是核实这些信息与本科工程手册或你的特定程序表匹配,因为它们是有关这些问题的权威信息。

  在谷歌工作了两年、斯坦福学习三年的Jeff Chen认为斯坦福课程绝对是最好的课程,相比很多培训机构,斯坦福的课程更能够夯实你的知识基础,并能够带你在该领域里走的更深更远。所谓教会你道,而非简单的只教会你术。

  他认为如果是full time的线门课程,一年时间足够了,甚至都用不了一年,因为总共只有2000个学时嘛。那么拆分下来,如果是业余时间学习的线个小时就能保持住进度了。

  英伟达AI应用团队专家Chip Huyen在斯坦福大学经过3.5年的奋斗,获得了计算机科学(CS)和人工智能专业的学士学位和硕士学位。而为此付出的代价包括:总共完成了228个单元,其中包括36个CS课程。

  她认为,如果是在四年内完成学士学位并获得一份体面的软件工程工作,则可以以每周约40个小时的速度学习。这个时间其实是经过压缩的,如果时间充裕,例如在校学生,也可以考虑每周80小时速度来学习,这样也不影响正常的社交(如果有的话)。

  Jeff Chen介绍课程在四个不同的平台上提供,看似随机,因为这取决于首先提出课程的讲师。这是每个的简要说明:

  Lagunita-这是最好的平台,因为它是专为在线学习者设计的,视频时长约10分钟,并且您会定期安排测验以帮助您学习。作业通常布局合理。

  斯坦福工程无处不在(SEE)-这是一个非常不错的平台,因为它是为在线学习者设计的。尽管视频长45分钟。作业布置合理。

  使用YouTube开设课程网站-使用起来有点困难,您只需使用课程网站并查找作业,解决方案和幻灯片即可。该课程视频托管在YouTube上。

  没有视频的课程网站-这是最难在线学习的方法,因为您只需要拥有幻灯片并阅读本书即可。值得庆幸的是,在10个课程中,只有2个采用这种格式,天誉论坛免费高手榜,并且我还列出了该内容的不错选择。

  斯坦福大学专业发展中心为大多数此类课程提供指导,考试和评分。它的价格很昂贵,每节课约6000美元,但是如果你真的被卡住了,可以使用它来重新回到正轨。

  Chip Huyen介绍到,在她修过的大多数CS课程中,大约30-50%的学生获得A。也就是说斯坦福的学生考试的平均成绩是B+,C就很少了。

  很多人批评斯坦福大学评分太松了,但是Chip Huyen认为这很好,摆脱了“考分”的压力。它达到了鼓励学生去参加一些非常难的课程的目的,因为学生知道如果努力一定会成功的。

  Chip Huyen给出了一份非常清晰可行的学习计划,这不光对斯坦福在校学生有着非常好的参考价值,对校外自学的学生来说,这个参考意义的价值更大。

  她建议对人工智能感兴趣的任何学生都应参加尽可能多的数学课程,尤其是线性代数,概率和优化方面的课程。以下是针对不同level的人群提供的课程学习指导: