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  • [理工科] 阿德莱德大学 2022 CS专业选课指南(下)!超级干货!建议收藏!

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    jracademy-ade 发表于 17-1-2022 16:33:20 转发到朋友圈 删帖
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    今天贴心的课代表给大家带来了CS选课的下篇
    看了上篇的uu们可别忘了继续收藏下篇哦❤️
    毕竟CS的选课真的非常有讲究呢!


    Level 2 课程分析(补充)


    COMP SCI 2005 - Systems Programming
    by Edison

    选课建议:选修

    课程难度:正常

    简介:
    学习系统编程的基础知识,主要内容分为 1. ⽤C编写程序并debug;2. 解释如何使⽤shell和操作系统内核进⾏交互;3. 编写⾃⼰的bash指令;4. 解释如何使⽤UNIX⽂件系统;5. 解释如何在UNIX环境下并发编程以及异步IO;6.实际运⽤以上知识到编程问题当中。



    简评:作为⼀⻔选修课,让学⽣熟练掌握UNIX系统编程基础技能,对以后计算机整体知识框架认知是很重要的⼀⻔课程;总共三次作业(分别是第四周 第⼋周和第⼗⼆周10%,15%,15%) 平时workshop(5% attendance)加考试(55%)。


    COMP SCI 2203 - Problem Solving & Software Development
    by Edison
    选课建议:选修课

    课程难度:正常

    简介:学习软件设计和实现技能,推荐给编程基础较差的学⽣学习⼀些基础算法思想。例如,brute-force, recursive, dynamic programming, divide and conquer 让 学 ⽣ 体 会 完 整 的 test driven programming的理念



    简评:权重分布零散,考试需要满⾜每项超过40%,考试都是编程测验伴随理论问题,Revision and reflection quizzes很好拿分,⼀定不要丢;考试不会因为疫情原因减少,所以大家不要有侥幸⼼理。


    Level 3 课程分析(补充)

    COMP SCI 3001 Computer Networks & Applications
    by Edison
    选课建议:选修课

    课程难度:稍难

    简介:学习⽹络编程基础知识,以⽹络协议为主,特别是UNIX TCP/IP协议栈和现代计算机⽹络架构,按照OSI协议栈结构从应⽤层开始逐层向下;在学习当中会学习使⽤基础抓包分析⼯具,性能分析⼯具,学习⼀些核⼼算法。


    简评:

    这⻔课学习之前⼀定要确认⾃⼰学过了基础的编程相关的课程并且最好能通读学校推荐的教科书,不要死记硬背协议的流程,要通过作业和平时的练习通过代码和抓包来熟悉协议的⼯作原理。⼀开始会有蒙圈的过程,不过实属正常,个⼈建议不要通过各种动画学协议,通过想象更加⽣动;最后的考试要认真对待,这⻔课程没什么捷径可⾛,强⾏背书对以后也没什么好处,想往⽹络⽅向发展的同学⼀定要重视。


    COMP SCI 3005 - Computer Architecture
    by Edison

    选课建议:选修课

    课程难度:难度适中



    简介:

    很有意思的课程,学习和了解计算机如何⼯作,程序最终如何体现在CPU上,了解主流CPU代码优化技术内存模型IO如何优化性能


    简评:
    这⻔课程是计算机底层的敲⻔砖,如果对CPU编程感兴趣⼀定要好好学习。作业是关于assembly等的底层指令集的parsing过程,逐年变化,对初学者⽐较抽象 不过难度适中,只要认真学并没有传说中那么夸张。


    COMP SCI 3315 - Computer Vision
    by Edison
    选课建议:选修

    课程难度:正常


    简介:阿⼤计算机⼈⼯智能⽅向⽐较好的课程之⼀,⽬前主讲⼈是Anthony Dick。这门课程可以给学⽣⼀个全⾯的对于computer vision的了解,⾸先会介绍视觉⽅向的主要问题和研究⽅向,然后会介绍基础的试验⽅法,写⼀些⼩项⽬。


    简评:三个⼩项⽬,⽬前没有考试,正常来讲50%平时50%考试,三个⼩项⽬都是coding+paper,如果不擅⻓英⽂paper,请避开;这⻔课程在过去是honor only的课程,现在降级成为3级课程,难度和标准也同时会有下降。对视觉感兴趣的同学不妨⼀试,只要理解了基础算法和统计学如何应⽤在⾥⾯那些夸张的模型训练就不会有理论障碍。


    COMP SCI 3012 - Distributed System
    by Edison
    选课建议:选修课

    课程难度:略难

    简介:

    使⽤JAVA由浅⼊深学习分布式系统,了解主流问题。同时,通过参与实现具体system和运⽤相关分布式协议加深理解,属于理论和实践相结合的课程。


    简评:

    作业都是模拟某个分布式应⽤的系统或者模拟某种协议的⼯作⽅式,略简单,建议同学熟练掌握⽹络相关的I II级课程之后再学这⻔课。这⻔课对于⽹络的同学是⼀个跳板,例如淘宝、天猫,这种海量⽤户规模的系统,分布式知识⼀定会参与其中。作业是来模拟RPC交流过程以及运⽤分布式⼀致性协议;这⻔课相对其他的课程⽐较不易,不过难度并不夸张。

    COMP SCI 3306 - Mining Big Data
    by Edison
    选课建议:选修课

    课程难度:不难

    简介:教学⽣什么是⼤数据如何处理海量数据,以基础算法(例如page ranking)和并⾏算法为核⼼,在平时的作业⾥会让学⽣选择哪种⼤数据算法更加合适当前的数据集,训练算法以达到数据分析的⽬的。



    简评:作业以实现和训练算法为主,对⼤数据感兴趣、对⼈⼯智能感兴趣的同学可以结合computer vision, artifitial intelligence⼀同学习,理论基础都是统计学加基础算法,对于AI major 或者 big data major的同学,强烈推荐!


    COMP SCI 3305 - Parallel and Distributed Computing
    by Edison
    选课建议:选修课

    课程难度:难度适中

    简介:了解并⾏计算、分布式计算,学习分布式和并⾏应⽤的基本设计理念,学习相关算法 以及如何将分布式和并⾏技术应⽤到软件开发中提升性能。其中有很多有意思的知识,例如学习⼀些有趣的并⾏计算架构Flynn’s taxonomy,还有⼀些有趣的技术,例如GPU编程。




    简评:和分布式系统那⻔课程类似,不过这门课程更加偏重于⾼并发、并⾏计算。Computer networking and application + distributed systems + 这⻔课程,会让你对计算机⽹络有不⼀样的认识。课程难度适中,可以类⽐CNA,教学⽐较仔细,考试题量⽐较⼤,希望平时打好基础,如果平时不努⼒,考试抱佛脚肯定不会有好结果。


    COMP SCI 3314 - Introduction to Statistical Machine Learning
    by Edison
    选课建议:选修课

    课程难度:正常

    简介:Chunhua Shen授课,机器学习最基础的知识,让你了解机器学习的⼯作原理,通过学习基础的算法了解到究竟machine如何learn。主要以boosting, SVM为主




    简评:三次作业(45%) final(55%),考试2h开卷,只要平时做好笔记、学好,就不会存在问题。给同学⼩建议是,从学期初就把期末要带的材料准备好,做好笔记;开卷考试,时间很重要,要熟悉笔记,⽽且知道如何快速找到想要的内容,但不推荐⼀切知识都靠笔记。技能类可以自己要求努⼒熟练掌握,不依靠笔记,定义类⼀定要依赖笔记。


    COMP SCI 3307 - Secure Programming
    by Edison
    选课建议:选修课

    课程难度:正常

    简介:主要学习软件当中身份认证和对外授权的课题,例如软件加壳脱壳、TOCTOU、内存溢出攻击,如何制作patch,如何持续发布软件并且更新。




    简评:对于安全感兴趣的同学不妨⼀试,也许是成为⽩帽的第⼀步,不过这⻔课程相对简单,学习的也都是基础的攻防知识、强实践类课程,并不难,相反略微简单,⻔槛较低适合学过systems programming的同学学习。




    COMP SCI 3308 - Cybersecurity Fundamentals
    by Edison
    选课建议:选修课

    课程难度:简单

    简介:了解⽹络安全主要议题,如何为web application加固安全根据OSI协议栈逐层加固安全,学习如何把安全审计环节嵌⼊到软件开发流程当中,实际应⽤⾮常⼴泛,课程本身也是理论实践相结合,不过知识量上看理论偏多



    简评:由于疫情原因作业⽐重临时增加到60%,考试是40%,也转成了在线开卷平时学好、做好笔记,就能战⽆不胜


    COMP SCI 3007 - Artificial Intelligent
    by Edison
    简介:围绕⼈⼯智能展开对统计机器学习领域的概述,属于⼊⻔级别的课程,分析了主流⼈⼯智能的智能、监督与⾮监督、回归分析、聚类分析、博弈对抗,通过学习⼀些相关算法,了解⼈⼯智能如何⼯作,例如minmax algorithm, neural networks。作业主要也是实现类似⻢尔可夫链这种基础算法。



    简评:由于疫情原因,考试已经改成了开卷,做好笔记即可,不要死记硬背!切记!学期开始就要准备期末的笔记!平时最为重要!平时不做笔记没⼈能期末创造奇迹!

    以上就是CS本科专业必修课及部分选修课的课程介绍的下篇啦希望大家在新学期都能选到心仪的课程




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