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，每周都有任务安排。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。

20T2：

同样受到疫情影响，本学期全部内容依然为网课，考试形式为线上考试，但与20T1不同，本学期成绩改回了传统的百分制。主观感觉这学期的考试难了很多，限时的考试题量都很大，24hr的（开卷）考试考试难度都很高。

COMP9414人工智能：

「不推荐」：Wayne Wobcke教的，用的全部是去年的材料，甚至连网课的视频都是用的去年的，录像里的问题也没有修复。之前有一期录像因为设备原因没有画面，这学期也没有重录，只是粗略地给了一个timecode让我们自己对着讲义看，自始至终感觉非常敷衍。教授给助教发的Assn2邮件中甚至有压分的暗示，结果写错收件人，把邮件群发出来了……

Automarking has been pretty generous, so no need to be so generous in the report.
I’d expect most students to pass, then go up from there.

错发给全员的邮件

考试是限时，题型全是选择，题量中等。

COMP9313大数据：

「不推荐」：Yifang Sun教，这学期课程改革了，新框架（pySpart）加新教授，Yifang的讲课节奏有点容易抓不到重点，有些地方要配合参考资料才能明白，但论坛回复很快，能感受到教授的诚意，希望以后学期能更好。

COMP9044脚本语言：

「推荐」：Andrew Taylor教的，非常有用的一门课，教Shell和Perl两门脚本语言，也涉及git和makefile的内容，课堂上讲的非常详细，难度也是一步步提高的，课上会带着一步步的写例子看代码。每周的任务有限时一小时的weekly test，占分的lab和练习用的exercise，一共有两个assn，非常偏实战的一门课。期末考题量很大，但给分比较宽松，整体好评。

20T3:

COMP9900 毕业设计：

「不推荐」：Matthew Sladescu教的，不过谁教都不重要，因为这课以做毕设为主，平时不上课。课程并不是每周开的，整个学期只上三次课，简单介绍一下软件开发的流程，基本没有什么授课的内容，差不多是 UNSW 最不值的一门课。课程会给定一个题目（比如这样），让（最多）五人组队用一学期的时间完成，中途会有两次进度检查。最后完成展示，写一份报告。这门课会跟 tutor 有很多沟通，Lina Zhang 和 Iwan Budiman 都是很好的 tutor 。

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。

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