斯坦福大学计算机硕士MSCS项目解析、课程设置、学费水平.docx
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1、斯坦福大学计算机硕士MSCS项目解析、课程设置、学费水平01项目简介斯坦福MSCS项目全称MastersofScienceinComputerScience,是斯坦福大学王牌专业计算机的正统研究生项目,也是全美计算机研究生项目中的佼佼者。MSCS项目的标准时长为两年,但是很多学生都能提前一个quarter满足毕业要求,所以提前毕业是非常普遍的。根据官方的说法,MSCS是一个面向就业的硕士项目,大部分的学生会在拿到硕士学位后进入工业界工作,不过少部分对科研深造感兴趣的学生也可以继续申请PhD学位。总体说来,MSCS是个进可读PhD深造,退可找工作赚钱的,集名誉与实力于一身的王牌计算机项目。十分推
2、荐大家中请。SunfbrdUnkvenityCSiDUgirgComputfSc*nc*t*d*withBhck1ivfMttr1atestiRformAtimaboutCOVIO-ItStanfordengineeringComputerScienceABOVT*PfOR-EKESeAACHACADEMICSADV1S1MGRESoU1KESCOMPUTERFACI1ITIESADMISSIONS02课程设置MSCS的项目长度为两年八个quarters,基本上所有学生都能在两年内毕业。斯坦福的学期设置比较特殊,他们将一年划分为四个quarters,分别对应春(SPring)夏(SUmmer)
3、秋(fa11)冬(Winter),每个quarter时长约三个月。其中,秋季,冬季与春季是学校主要授课的quarters,而夏季是暑假时间,学生可以选择留在斯坦福上暑课来加快毕业进度,不过更多的人会选择去公司实习,或者进入实验室做科研来丰富自己的简历。MSCS对毕业没有硬性的时间要求,只要学生能修满项目要求的45个学分即可毕业。如果每个学期选很多课,甚至可以在一年之内毕业(不过不推荐)。如果按照每学期上9个学分的标准情况上课,学生能在5个quarter之内就达到毕业要求并提早一个quarter毕业。斯坦福MSCS项目的一大亮点便是他涵盖量极广,质量极高的课程。学生基本上能在课程表中找到任何自己
4、感兴趣的话题,甚至是最前沿的科研领域。项目设置了9个Specia1izationarea,分别是Artificia1Inte11igence(人工智能),Biocomputation(生物计算),ComputerandNetworkSecurity(计算机与网络安全),Human-ComputerInteraction(人机交互),InformationManagement&Ana1ytics(信息管理及分析),Rea1-wor1dComputing(真实世界计算),SoftwareTheory(软件理论),Systems(系统)和Theoretica1ComputerScience(理论计算
5、机)。学生需要选择一个specia1ization进行深造。值得注意的是在申请过程中可能需要填写对哪个SPeCia1iZation最感兴趣,但是学生可以在录取后随意更改自己的选择。关于各个SPeCia1iZation的详细介绍可以在这里进行了解:(https:/cs.stanford.edu/academics/masters/choosing-specia1ization)因为近些年的人工智能热潮,超过半数的MSCS学生都选择了人工智能作为Specia1ization,不过其他的CrOSS-discip1inary领域例如Human-ComputerInteraction和Rea1-wor1
6、dComputing也都非常有意思。项目要求学生修满45个学分,其中包括五个部分:FoUndation基础,SignificantSoftwareImp1ementation软件实操,Breadth宽度,Depth深度以及日ectives选修课程。1FoUndation要求学生修满5节课程,课程都是本科计算机的必修内容,比如1ogic,概率,算法等等。本科是计算机专业,或者在本科上过相关计算机课程的学生可以选择waive掉这些基础课程,这样就可以省时间去上更多的高阶课程。Requirement1:Foundations-Studentsmustcomp1etethefo11owingcours
7、es,xWMVeoutofthembyprovidingevidencetotheonrequirementmaynotexceed10):1ogic,Automata,andComputabUtyProbebt1ityMathemabca1FoundationsofComputingSdectoneofthefonowWigCS109IntroductiontoPrObabMtyforComputerSaenttsUSTATSU6TheoryofProbabi1ityMS&UZQProbabi1isticAna1ysisCME1OeintroductiontoProbabificyandSt
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