【USC 37】即将毕业，写点总结
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关于一些经典课程我就不多说了，CS28 CS37的前辈们总结得差不多了。说两个没那么火但还是很有意思的课
CS544 Applied Natural Language Processing，
professor是Ron Artstein， 长得有点像扎克伯格，比起CS更偏向语言学家，只是把CS当成一种研究工具。 内容顾名思义，NPL基础，内容从一开始的text classification/naive bates, perceptron一路讲到dialogue， unsupervised model等等，对想要涉猎NLP的学生是非常实在的一门课。分数配置是10%quiz, 35% coding assignment, 20% midterm, 5%take home final, 30% research project. 每周都有固定reading， 还有配套的quiz。代码作业基本是为了普及知识点，没有创新的必要。考试全部都是选择题，只要平时阅读认真基本上没有问题。 这是一门用Research Project 贯穿始终的课， project的timeline让这门课比起CS570之流格外有存在感。Research 流程为 组队，选题，第一次presentation， code demo video, poster presentation, final report。总的来说非常有趣。我和队友做了一个基于bert预训练模型的中文商务对话bot，能够根据输入来帮你订酒店/机票或者只是跟你闲聊，打算后面有机会再完善完善。
CS576 Multimedia Systems Design，professor 是Parag Havaldar，一个好像拿过奥斯卡最佳视觉效果奖的大牛。分数分配是midterm 30%, coding assignment 30%， final project 35%， 还有5%的attendence。整体load不是很大，学到了很多关于Content Creation, Compression/Storage, Distrubution相关的知识。比较遗憾的是课程后半段受疫情影响没有了去ICT实操的机会。这个教授一周除了上课在USC其余时候都是各地跑的，非常难见到。希望疫情结束后学弟学妹们有机会上到他完整的课。
感谢在USC度过的两年多时间，我从一个刚转CS的小白变成了能写一堆bug的中白（大雾。如果有机会还想在美国上岸，这样时不时还能回到母校看看。其实最后悔的还是UW的时候没有申进CS系不然就没USC什么事了hhh。
就这样吧！
//另外！！！码字不易跪求加米啊！！！想解锁更多功能！！！
CS544 Applied Natural Language Processing，
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CS576 Multimedia Systems Design，professor 是Parag Havaldar，一个好像拿过奥斯卡最佳视觉效果奖的大牛。分数分配是midterm 30%, coding assignment 30%， final project 35%， 还有5%的attendence。整体load不是很大，学到了很多关于Content Creation, Compression/Storage, Distrubution相关的知识。比较遗憾的是课程后半段受疫情影响没有了去ICT实操的机会。这个教授一周除了上课在USC其余时候都是各地跑的，非常难见到。希望疫情结束后学弟学妹们有机会上到他完整的课。
感谢在USC度过的两年多时间，我从一个刚转CS的小白变成了能写一堆bug的中白（大雾。如果有机会还想在美国上岸，这样时不时还能回到母校看看。其实最后悔的还是UW的时候没有申进CS系不然就没USC什么事了hhh。
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