落絮飞雁的个人网站

顺流而下,把梦做完

UNSW MIT8543课程评价和选课推荐

以下内容适用于UNSW Master of IT 8543。本文主要介绍选课方法以及常用的选课工具(查询开课时间、教授),以及部分课程的个人评价。

选课方法与工具

先说说选课方法:

在学校开放下学期选课之后,登录MyUNSW后选择“Update Your Enrolment”,具体步骤网上有大量教程,这里不赘述。需要注意的是,如果你有一段时间没有登录过MyUNSW,那么在登录之后会先让你确认联系方式是否仍然有效,在抢课的时候会很耽误时间。所以建议在开放选课前一天先登录一下MyUNSW更新一下信息,免得错过要选的课程。

选课系统入口

PS: 每学期开放选课的时间可以在学生邮箱的“UNSW Students News”里看到。除了选课时间之外,学生新闻里还会发一些诸如放假时间、奖学金、交换生等等新闻,推荐关注一下。

以COMP9021为例,如果想选这门课程,首先要在UNSW Handbook中找到这门课的信息,比如开课学期、课程大钢等,了解是否是我们想选的课,然后再UNSW timetable(链接在下面)中查询跟下一学期的其他课程时间是否冲突,排出全部要选的课程。最后在选课开始之后进行选课。

选课页面

根据难度,课程被分成了Lv0~Lv3总共4档难度,每门课程都依赖前一档难度中的一门或多门课程(当然Lv0除外),如果没有修过前置课程将不能选到这门课,例如COMP9024依赖COMP9021,如果没有修过COMP9021就不能选COMP9024,具体课程的依赖关系见依赖关系图(链接在下面)。

关于专业方向,不同的方向有不同的专选课,需要满足专选要求后才能毕业,专业方向最多选两个,可以随时在MyUNSW中的“Stream Declaration”中多次修改,前提是能在毕业前完成专选条件,否则要延期毕业。

选课常用链接

选课推荐

我的选课是这样的:

19T1:

COMP9021Python:

「推荐」:马丁(Eric Martin)真的是CSE的良心老师,备课充分,讲课也很有条理,最重要的是邮件回复很及时,不管多晚找他都在线,可能会有法式口音,不过习惯就好(之后遇到的大多数教授都有口音);这门课主要是讲Python的基础课,会从二进制和数据类型讲起,不需要很多编程基础,主要涉及Python的基本语法和itertools之类的标准库。有jupyter课件练习和每周quiz,难度不大。考试是上机考python,题目跟平时练习的差不多(列表索引、合并、匹配字符串、合取范式&析取范式等),之前接触过Python或者平时多练习的话这门课不难。

COMP9020离散数学:
「推荐」:Michael Thielscher教的,同样是好老师,讲课非常详细,重点地方还会现场推导,发音非常清晰。课程难度不高,不需要很强的数学基础,主要是离散数学的入门。每周有选择题quiz,还有线上的期中考试和线下的期末考试。因为难度不高而且部分内容和大学高数有重合,这门课很适合在第一学期选来适应这边的讲课节奏。这门课有的学期会是Paul Hunter教,平时任务会比较多。

COMP9311数据库基础(旁听):
「一般」:Xuemin Lin教的,开课之前会说些有的没的(比如作业写完了没2333),语速很慢,很难抓到讲课节奏。这门课主要讲数据库原理,实践用的是PostgreSQL,Xuemin上课主要是以理论为主,有编程(写SQL跨表查询、写视图函数)的两个Assignments,期末考试是笔答(有手写代码)。这门课Helen Paik也在教,相比之下更推荐Helen的课。

19T2:

COMP9311数据库基础
「推荐」:韩国老师Helen Paik教的,发音非常清晰,语速也不快,差不多是目前为止我听到的发音最标准的老师了(浓重的亚洲口音,非常清晰),回复邮件也很积极。跟Xuemin Lin相比,Helen比较偏实践,经常在课上演示代码,作业也也偏实践,不难,两个Assignments,其中有一个Assignment是历届都会用的MyMyUNSW数据库,如果选这门课可以提前在GitHub上下载一份来看表结构,会省下很多时间。每周会有Quiz,全部是选择题。期末是理论和代码各50%,有些理论题的SQL代码可以直接放到环境里运行一下看结果,代码题是用SQLite环境,上课没单独讲SQLite但有相关的实验,并且考试环境提供SQLite手册,考各种跨表查询。这门课没有Double Pass,总成绩就是各项成绩相加,拿高分比较容易。选课前可以预习一下数据库结构和MyMyUNSW数据库。

COMP9331计算机网络:
「一般」:Nadeem Ahmed教,印度口音比较重且语速快,以至于有时候需要跟据发育脑补单词,有时会跟不上讲课节奏。内容就是按照《计算机网络,自顶向下方法》(Computer Network Top Down Approach)这本书教,主要内容是OSI五层模型,还会讲一下非对称加密、PGP和P2P,内容不深但会很广。实验会用WireShark和ns-2这两个工具。每周都会有实验,有的实验会有代码题目(可以用C、Java、Python任选一种语言写),Assignment的内容是模拟局域网里多台主机用Dijkstra算法找到最短路径。期中考试是二十道选择题、期末是理论题(笔答)。有网络基础的话课程不难。

COMP9024数据结构:
「不推荐」:Albert Nymeyer教,感觉从变成三学期之后他也不知道怎么教课了,前半学期课件看不到讲义,下课后讲义还会有大幅改动,Assignment公布之后再修改题目,论坛和邮件回复也很慢,教授上课非常激情,但奈何收音设备有限以至于声音忽大忽小、有时还会爆麦,recording也听不清楚。尽管Albert科研实力很强,也在想办法教好这门课,但这门课还基本靠自学的(他的讲义很有用),这门课的占分只有两个Assignment和期中期末,期末占60%而且有Double Pass,考试都是上机而且对编程风格和细节考察特别严,上课之前强烈推荐看一遍 C Style Guide,避免像我一样因为代码里有warning没修只得了5/15分,Albert给分非常严格,整体来说这门课还是很有难度的。不过现在(19T3)换成Michael Thielscher教了,据说挂科率比较低了。

19T3:

COMP9417机器学习与数据挖掘:
「基本推荐」:Gelareh Mohammadi教(也是第一次教这门课),上课节奏偏快,如果没有机器学习基础的话听课会很容易抓不到重点,但整体讲的还算清晰,recording质量也不错;问题回复比较及时,PPT里会有些笔误需要自己看,(有些上课时提到的笔误,也会在课后更新PPT)。个人的Assignment不难,团队(五人)的Assignment需要分工写二十页左右的report。课程内容是机器学习的入门课,会涉及到Naive Bayes, k-NN, SVM, decision tree, k-means 等这些模型,介绍机器学习的基础。但考试非常难,更多的考察知识点之间的关联和对模型的整体把握(比如我们考了列举Autoencoder和PCA之间两个优点和两个缺点),需要对课程内容有整体认知而不是仅仅对着讲义复习,否则考试会非常痛苦。建议配合吴恩达的ML公开课看。除非ML基础真的很好,否则这门课需要大量精力去学习。

COMP9444深度学习:
「推荐」:Alan Blair教,课程节奏适中,讲课也很清晰,但同样需要对深度学习有大体了解否则会跟不上课程节奏。同样有个人和团队(二人)的Assignments,用的是Pytorch框架。个人的Assignment不难,团队的Assignment是跟据模型的准确度给分的,跟9417一样涉及的知识点非常多。考试略难,分为理论和计算两部分,理论题的覆盖面很广,计算题基本是Quiz里出现的题目,考试全部是选择题。跟9417一样需要大量时间去复习准备。

20T0(summer):

COMP9511人机交互:

「一般」:Alexandra Vassar教的,这门课主要偏设计方向的,会介绍一些项目设计原则和用户体验的内容,不涉及编程,但考试会涉及很多零碎的知识点。会讲从项目开始的调研到制作纸质模型,会涉及采访,做模型和准备演讲,每周都有任物安排。要考好需要平时花大量精力,建议不想编程或者实在没课选的时候选。

20T1:

受到疫情影响,本学期全部内容转为网课,考试形式改为线上考试。且CSE全部课程评价转为SY\FL,只记录通过或者不过,不记录具体分数,不记录WAM均分。本学期课程评价仅供参考。

给分改动参见:Assessment changes to accommodate COVID-19 – FAQs | UNSW Current Students

COMP6441网络安全:

「一般」:Richard Buckland教。如果希望体验本地学生上课氛围,认识更多同学的话推荐这门课程。因为是网络安全的入门课,涉及的内容不难,没有需要特别编程的地方,感觉更多的是引发同学的兴趣而开的课,主要讲了社工、Bits of information、哈希、加密(古典密码、对称、非对称)、偏信道攻击、重放攻击、中间人攻击、零知识证明这些。更偏向理论介绍。跟这门课一起的COMP6841会涉及实战内容。考试形式为(4hr)限时答题,有14道主观题,时间非常紧张。

这门课平时任务很重,每周有case study和任务需要完成、开学时会定一个十周的课题(可自己选方向)做为研究,期末要展示、每周的lab是小组讨论,可以练口语,这门课的教授和助教都很热情,选这门课的本地学生也很多,如果希望体验本地学生上课氛围的话可选,如果更倾向传统CSE上课模式(老师单向互动、定assn内容和截至日期、每周lab是答疑)的话,并不推荐。

这门课的网上资料很少,在这里顺便补充一点资料:

COMP9321数据服务:

「基本推荐」:Morty Al-Banna教的,很水的一门课,给分很宽松。内容是pandas应用、RESTful API和简单机器学习的介绍和sklearn应用,整体来说课程的内容不难,如果想学深入学习机器学习的话不推荐这门课。老师讲课有点照本宣科,建议自己看讲义。

有五个Quiz(每个Quiz为五个选择题)和三个Assn(简单pandas操作、RESTfulAPI开发(flask restplus)、机器学习内容(sklearn)),没有double pass。很容易PS,本学期平时分基本就50分了,期末考试是(24hr)限时考试,有单选和简答两部分,题量不大,时间很宽裕,题目也不难,期末占40%。

COMP9517计算机视觉:

「推荐」:Arcot Sowmya, Erik Meijering, Gihan Samarasinghe教的,主要介绍机器学习和计算机视觉的应用。内容很实用,课程有三个Lecturer,每人上三周左右,有两个assn,第一个是图像处理和对齐,第二个是(五人)团队作业,行人判别和行人追踪相关。期末考试是(24hr)限时考试,读一篇论文并写一篇报告。

课程评价网站:

以上是我个人对学过课程的主观看法,仅供参考。除了这里会持续更新课程之外,还可以参考下面的课程评价网站。

总结

零零落落写到这里,介绍了选课的常用工具和我自己的课程评价,希望对即将踏入UNSW的同学有帮助。任何问题或疑问,欢迎留言回复。


原文标题:UNSW MIT8543课程评价和选课推荐|落絮飞雁的个人网站
原文链接:https://www.luoxufeiyan.com/2019/12/24/unsw-mit8543-courses-review/
授权协议:创作共用 署名-非商业性使用 2.5 中国大陆
除注明外,本站文章均为原创;转载时请保留上述链接。
  1. 你的宝贝说道:

    哦嚯居然没有Tony老师的防脱发课程,差评

    1. 落絮飞雁说道:

      等一个陈老师开课~

    1. 落絮飞雁说道:

      感谢学长,元宵节快乐!

  2. Neil说道:

    非常感谢分享

    1. 落絮飞雁说道:

      客气了,希望能有所帮助。