2400门课：MIT开放迄今最全CS+电气工程课程

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资源干货&＃xff0c;第一时间送达&＃xff01;

如果你正就读于计算机专业&＃xff0c;或者是对计算机科学感兴趣&＃xff0c;那你对麻省理工学院&＃xff08;MIT&＃xff09;的课程一定不会陌生。这所已有 150 多年历史的知名学府&＃xff0c;近日放出了 2400 门课程资料&＃xff0c;其中也包括电气工程和计算机科学系的多门公开课。

课程链接&＃xff1a;https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/

这些课程最早可追溯到 2001 年秋季&＃xff0c;一直到 2019 年春季&＃xff0c;分为两个等级&＃xff1a;「研究生&＃xff08;Graduate&＃xff09;」和「本科生&＃xff08;Undergraduate&＃xff09;」&＃xff0c;供不同阶段的学习者自选。很多课程都配了课程音频/视频、线上教科书、课堂笔记、作业&＃xff08;也包含答案&＃xff09;、课程表等。

从列表长度也可以感受到内容的丰富&＃xff1a;

众所周知&＃xff0c;MIT 的电气工程和计算机科学毕业生遍布世界各地&＃xff0c;在很多研究领域做出了自己的贡献。他们提高了计算机和网络通信的稳定和安全性&＃xff0c;提升了太阳能电池板的效率&＃xff0c;创造了全新算法用于分析金融市场&＃xff0c;同时还能设计能像人一样思考的机器。

MIT 校友们不断取得突破的原因&＃xff0c;或许可以在这些课程中找到。

早在 130 年前&＃xff0c;麻省理工学院就开始授予电气工程学位了&＃xff0c;其教学培养计划一直被所有大学视为典型。MIT 提供了基于数学、计算、物理和生命科学的深度课程&＃xff0c;并鼓励学生通过项目、实习和科研将所学知识多加应用。

MIT 有超过 30% 的本科生就读于电气工程与计算机科学系&＃xff0c;研究生课程也享誉世界。教职员当中有 40 多位国家工程院院士、10 多位国家科学院院士、数位国家技术奖获得者以及众多 IEEE、ACM、APS、AAAI 等专业协会会员。

针对当下特殊时期的远程教学

如今全球各地的各大学校都开展了线上授课&＃xff0c;理论上来说通过流媒体视频以及 Email 或是线上群聊的应用软件就基本能满足部分课程需要。

但是&＃xff0c;遇到一些技术为主的课程&＃xff0c;则需要更多的辅助工具及配套设施才能将课程效果最大化。以现阶段所开放的课程为例&＃xff0c;看看 MITOCW 平台所提供的课程都包含哪几部分核心内容&＃xff1a;

在线辅导工具

以 MIT6.01「Introduction to Electrical Engineering and Computer Science」为例&＃xff0c;其中所开发的工具会确保在上课时&＃xff0c;学生所练习的代码会被系统自动纠错&＃xff0c;并指出错误在哪&＃xff0c;从而确保学生在理解课程内容的情况下&＃xff0c;一步步推进课程进度。

Problem Sets 题集

刷课不刷题&＃xff0c;等于白刷。每堂课都会有对应的 Problem Sets 作为练习而用&＃xff0c;以小编在此平台刷课的经验来看&＃xff0c;刷题的时间几乎是课程时间的 1-2 倍左右。相较于其它 Online 教学平台而言&＃xff0c;每堂课都会有一一对应的练习&＃xff0c;而每一个练习都会有相应的解题思路。其他部分 Online 教学平台刷课是免费的&＃xff0c;但刷题则需要另行付费。完全免费的 OCW 在这一方面显然做得可圈可点。

协同文本注释工具

以 CMS.633「Digital Humanities」为例&＃xff0c;MIT 的团队开发了「Annotation Studio」的协同注释工具&＃xff0c;对线上文本的段落进行突出显示或评论&＃xff0c;使得学生能够针对内容互相讨论、评价&＃xff0c;再结合上述 Problem Set 的设置&＃xff0c;就会有比较及时的反馈。而其他 Online 教学平台目前都是用帖子的形式进行互动、内容讨论等。

自动检查工具

以 MIT18.05「Introduction to Probability and Statistics」为例&＃xff0c;其授课教授一再强调让学生意识到知识盲区是在刷题或者做 problem sets 中&＃xff0c;而不是在做完之后。所以这堂课为学生提供实时纠错的工具&＃xff0c;当然这项工具只适用于做练习的时候&＃xff0c;以便学生实时纠正其知识盲区。

课程评分标注以及日程安排。

OCW 虽然免费开发了 MIT 如此多优质的教学资源&＃xff0c;但有一点需要注意&＃xff0c;它在全面免费的同时不提供任何证书。

所以从另一个角度来说&＃xff0c;在这个平台上课完全是为了解决自身知识盲区而来&＃xff0c;它的各种 quiz、problem sets、project 等一系列辅助配套设施非常完善。线上教学的所有课件、教授所写的补充材料等都能下载下来以便随时复习。

如果肯按照其课堂建议的日程安排来学习&＃xff0c;长期以往会有不错的收获。

重磅&＃xff01;深度学习技术前沿-微信群已成立

扫码添加群助手&＃xff0c;可申请加入 深度学习技术前沿 微信群&＃xff0c;旨在交流深度学习方面的学习、科研、工程项目等内容&＃xff0c;其中研究方向主要包括&＃xff1a;图像识别、图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、模型剪枝与压缩、自然语言处理、知识图谱、强化学习、NAS、GAN等。并且还会第一时间在群中分享一线大厂求职内推资料。

一定要备注&＃xff1a;研究方向&＃43;学校/公司&＃43;姓名&＃xff08;如图像分割&＃43;浙大&＃43;李四&＃xff09;&＃xff0c;按照格式备注&＃xff0c;可更快被通过且邀请进群。&＃xff08;广告商、博主请绕道&＃xff01;&＃xff09;

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