NYU Tandon @CE 2021Fall 项目初体验~真诚求米（2022.1.1）

关于费用：

• 学费：1学分 $2021，共30学分（30*2021）
• 生活费：租房每月 $800 - 2000，吃喝玩乐：$1000-3000+
• 学校保险每学期 $1200左右
  

关于选课：

• 纯软路线：除了本系的软课外，还可以选其他院系的2门课，四大课都可选到，所以全软毕业没问题。
• ML track：这个项目包含了大量ML相关课程：ML, DL, ML advance, ML for security, DL theory, Project... (可能是因为Yann LeCun的impact)
• 公认水课推荐（轻松拿A）: Applied Matrix Theory, Computing system and architecture (Azeez Bhavnagarwala)
  

此外，简述下我选的3门课（本着又菜又爱卷的特质）：
1. Computing system and architecture (Brandon Reagen) 个人认为是目前上过的最高质量的课程，harvard授课认真，课上互动积极，有好多博士，很美式。

• 课程内容主要是：底层硬件工作原理和数据流通都会过一遍
• 评测：4个大Lab（C++ simulator）+ 期中 + 期末 （考试都是大题，主要考察工作原理的理解和数据流通）
• 学习用时：150h，Grade：A
  

2. Data Structure and Algorithm (Yong Liu) 是门狠课！

• 课程内容：基本来自算法导论，每节课一个大章节。主要学习经典算法的思路和证明正确性：50%数学证明+50%算法知识。中国老师，语速较慢，课上内容较好理解，但如果想深入，需要自己啃算法导论。
• 评测：每周作业+期中+期末（中国式考试，很难：即使认真学过了-.-#）
• 学习用时：150h，Grade：B
  

3. Machine Learning (Anna Choromanska), 主要是传统机器学习模型理论和公式推导，比较干，最后一节课会讲CNN，应用性不太够，作业题感觉比较粗糙，感觉更适合读博的同学。用的cs.columbia.edu。学习时长：130h，Grade：A-

最后：2021完美演绎，2022继续折腾，Happy New Year！感谢加米～～