​​CSE 選課指南
​​
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​​Example

​
​CSE XXX <course name>（<year> <quarter>）

​
​Course Structure

​​上甚麼、進行方式  

​
​Workload

​​重不重

​
​Grade

​​給分是扎實還是甜

​
​Professor

​​教授是誰、有沒有特殊腔調

​
​Course Website

​​課程網站

​
​Textbook

​​用哪本課本

​
​Note

​​其他註記，作業難寫或是project很重之類的
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​
​CSE 100

​
​Course Structure

​​教得不錯，講得很清楚，介紹很多資料結構及演算法的應用(ex. bloom filter, graph problem, KD Tree, etc.)，適合想複習演算法或準備面試
​​
​​會學會怎麼插入RB Tree

​
​Workload

​​時間大多花在作業上，四次coding(C++)，每次作業分兩個部分，一週一個部分，分數看autograder，前兩次作業重一點，考試很好準備，老師會提供考古題，把上課教的演算法弄懂就行
​​
​​考試的考古題, 老師通常不會給答案, 但通常under都會一起做雲端共筆, 我覺得很有幫助, 覺得他們很團結也很可愛
​​PA會抽人去做面試, 就是問問PA怎麼實作的, 聊一聊就走了

​
​Grade

​​Lecture participation points: 3% 
​​Review quizzes: 3%
​​PAs: 32%
​​Midterm: 29% (Midterm I is 13%, and Midterm II is 16%)
​​Final: 33%
​​
​​participation要用iclicker 
​​PA 可以自己或兩人一組

​
​Professor

​​Paul Cao 
​​(曹英俊?)

​
​Course Website

​
​Textbook

​​上課講義

​
​Note

​​可以體會一下undergrade下課前五分鐘就開始收東西，老師還在講話就自己站起來走人的氛圍
​​
​​

​
​CSE 100(2020Fall)

​
​Course Structure

​​教各種資料結構和演算法，有 RB Tree, huffman coding, Graph, Disjoint set, 各種hashing structures，適合正在刷題找工的人精進或是複習(也適合想學或是熟悉C++的人)

​
​Workload

​​每節課前都會有 topic videos(約10~30mins), 看完做reading quiz(題目不難)，每次1分。
​​基本上看topic video就足以應付課堂的作業, 考試之類的東西 (所以如果時間不夠的人甚至可以不用上正課)
​​每個禮拜都有c++ 的Programming Assignments 或project，通常都是實作一種不會太複雜Data structure。期中期末各有一次exam。

​
​Grade

  • ​​Reading Quizzes (RQs): 16%
  • ​​Programming Assignments (PAs): 44%
  • ​​Projects: 20%
  • ​​Exams: 20%

​
​Professorc

​​Niema ＆ Debashis（兩教授合開）

​
​Course Website

​
​Textbook

​​老師手搞

​
​Note

​​整體感覺蠻涼又可以學到一些東西
​​

​
​CSE 168 Rendering（2020 Spring）

​
​Course Structure

​​每周兩堂課，屬於進階課程，建議有167基礎或是修過274，或是Ravi在edX的課程再來
​​介紹Monte Carlo Path Tracing以及其他有關電腦圖學相關知識(e.g. Image-based rendering, volumetric rendering, …)

​
​Workload

​​作業兩人一組，其實東西有些還蠻難的，如果組員分工合作就很輕鬆
​​作業的hint給的還算足夠，該寫甚麼、該怎寫都講了，只是可能寫了才遇到一堆很難解的bug
​​建議早點開始早點debug

​
​Grade

​​四次作業+一次Final Project

​
​Professor

​​Ravi Ramamoorthi

​
​Course Website

​
​Textbook

​​投影片

​
​Note

​​有興趣可以試試，很好玩
​​作業東西弄出來也很有成就感
​​

​
​CSE 170 Interaction Design（2020 Winter）

​
​Course Structure

​​每週分成三堂課
  1. ​​Lecture - 老師上課，和當週 lab 會是同一個主題，但是幫助有限。不點名，會去上課的人不多，只有在4-5次小考的時候才會大家都去上課，一考完就幾乎走光，我也覺得很荒謬。
  1. ​​Lab - 上課前幾天就會先釋出 lab 的內容，步驟都寫得很詳細，可以在家自己完成。如果沒有問題，只要在 lab 結束之前繳交即可，可以不需要出席 lab（是老師明文規定可以不出席的）。
  1. ​​Studio - 大約30人一班，會需要講不少英文，簡介自己將 lab 學到的知識如何運用在 quarter long 的 project 上，也會需要和同學分享自己的想法、找組員、討論、做測試、給回饋。一定要出席，會點名！
​​

​
​Workload

​​作業不時特別難，但是很麻煩。除了每週的 lab 需要依照指示做完以外（不難），還會有作業，大約是 10 - 20 點老師要求的項目。例如：將 lab 所學實作到 project 上、寫下解釋、拍影片解釋自己的作品、做市場調查、畫草稿、和別組合作互相給回饋等等，挺繁瑣的。也就是說，除了打 code 以外還有一堆超級煩瑣的文件需要寫，會需要花很多時間小組討論。

​
​Grade

​​給分不錯，作業佔了大部分的比重 (我在 webreg 上看到的 Class GPA 是 2.74，不過很怪，明明全班炸多人，這裡人數寫 11，所以參考價值不大，我個人是覺得還行)
​​
  • ​​Ten weekly assignments: ~66% (157 pts).
  • ​​Four in-class quizzes: ~14% (33 pts). 11 points each, drop lowest. Answers can earn partial credit.
  • ​​Self & team assessments: ~4% (10 points; 1 each)
  • ​​Submitting Lab exercises: ~8% (20 pts; 2.5 each, drop one)
  • ​​Participation: ~8% (20 pts)

​
​Professor

​​Scott Klemmer  講話非常清楚

​
​Course Website

​
​Textbook

​​沒有使用課本，會有 assigned reading，但都是網路影片或是文件

​
​Note

​​訓練小組合作的好課，和大學生合作滿有趣的，和在研究生圈圈是完全不一樣的感受。上 studio 課助教還會發巧克力，很像回歸幼稚園的感覺
​​

​
​CSE 120 OS

​
​Course Structure

​​Voelker: 教的非常緊湊, 也非常關心學生(會自己去lab看學生寫功課), content也算是相當實用

​
​Workload

​​不算loading很大 project雖然有難度但是靠TA也能成功過關

​
​Grade

  • ​​Homeworks: 6%
  • ​​Midterm: 28%
  • ​​Final: 33%
  • ​​Projects: 33%
​​Projects最多可以三個人一組

​
​Professor

​​老師雖然的教的很好, 但他的聲音實在太soft了, 直接在課堂上自己認為很難吸收, 要多聽podcast
​​課堂上面涵蓋的content太廣 有時候回家多聽幾次比較容易所有都catch到

​
​Course Website

​
​Textbook

​
​Note

​​Project真的要越早開始做比較好, 
​​

​
​CSE 202 Design and Analysis of Algorithms

​
​Course Structure

​​Kulikov：課前看coursera，上課回答同學問題，每週HW都有2題證明題&3題左右coding題，有一次期末考。
​​Paturi：兩次期中考各25% take home final 40% 4-5次作業佔10%，老師上課講一些演算法經典的題目以及思路，寫黑板為主，作業偏難但佔分很少。期中考簡單，班平均都90%左右，take home final難度界在作業跟期中考中間。
​​之前有人問選202是不是有助於刷題找工作。我個人覺得有一小部分技能點可以互補，總體來說刷題找工作和上202是兩件事。
​​Micciancio: hw, midterm: 30% final: 40%, 老師前期講的ok, 後期不太行, midterm的medium大概在55分上下(因為很多人互抄功課 分數都很高 老師高估我們程度), final有放水, 但還是當了6 out of 70 ppl (對於graduate 算很多); 課程內容對於大學非CSmajor的同學非常的實用~

​
​Workload

​​Kulikov：算是滿花時間的一門課，HW有不少題需要時間思考解法，但老師時常延HW的deadline。
​​Paturi：作業就是演算法題 要寫算法和證明
​​寫作業的時間不太好掌控 想不出來就會花很久
​​Micciancio: 功課題數不多, 如果有概念的話其實很快, 但因為老師講課很爛通常需要去啃書本或是去網上找其他資料看, 證明的部分我們的TA通常看algorithm正確會放水

​
​Grade

​​Kulikov：偏甜
​​Paturi：除作業以外分數都不難拿
​​Micciancio: 課平均3.2上下, 應該是我一年內拿過的課最低的

​
​Professor

​​Alexander Kulikov，俄國人
​​Ramamohan Paturi，印度人
​​Daniele Micciancio: 意大利人 他對於他當PHD發明的latex algorithm非常驕傲, 很愛提

​
​Course Website

​
​Textbook

​
​Note

​​

​
​CSE 203B

​
​Course Structure

​​學習Convex optimization的基礎

​
​Workload

​​如果你有深厚的數學底子(微積分和線性代數)，應該是一堂輕鬆愉快的課。
​​印象中四次作業，但是作業答案網路上都有，老師也默許可以抄作業，所以只要有寫就滿分。
​​一次期中和一個期末project，期中老師很佛都考很基本的概念，期末project的內容很彈性，一組五六個人，loading不會很重。

​
​Grade

​​甜到蛀牙

​
​Professor

​​Chung-Kuan Cheng

​
​Course Website

​
​Textbook

​​Convex Optimization, S. Boyd and L. Vandenberghe, Cambridge, 2004 (required textbook).

​
​Note

​​how do you think? lol
​​這一門今年開始也被列入Theory + Comp. exam，所以不想修202演算法的話可以搶這一門課爽過
​​台灣英文就是親切
​​

​
​CSE 203B Convex Optimization （2020 Winter）

​
​Course Structure

​​Lecture
​​投影片和黑板都會用
​​
​​建議線代基礎好的人去修會比較輕鬆

​
​Workload

​​這個學期的前半段莫名作業很多
​​非常非常多 幾乎每個禮拜交作業
​​寫到手痠的多
​​
​​期中考後就是後半段（大約到7-10週）
​​開始沒有作業
​​也沒有期末考
​​瞬間變得很輕鬆
​​只剩下一個 project 要做
​​Project 是自己找合適的題目，只要和 convex 搭得上關係就可以做
​​

​
​Grade

​​甜甜
  • ​​Homework (35%) 
  • ​​Project (25%) 
  • ​​Midterm (40%) 
​​
​​2024 Winter:
​​
​​A+
​​14.0%
​​20
​​A
​​83.2%
​​119
​​A-
​​0.7%
​​1
​​B+
​​0.0%
​​0
​​B
​​0.0%
​​0
​​B-
​​0.0%
​​0
​​C+
​​0.0%
​​0
​​C
​​0.0%
​​0
​​C-
​​0.0%
​​0
​​D
​​0.0%
​​0
​​F
​​0.0%
​​0
​​S
​​0.7%
​​1
​​U
​​0.0%
​​0
​​W
​​1.4%
​​2
​​Total Students
​​143
​​
​​Class GPA
​​4.0
​​

​
​Professor

​​Chung-Kuan Cheng

​
​Course Website

​
​Textbook

​​Convex Optimization, Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe, Cambridge, 2004

​
​Note

​​助教時間可以考慮去一下
​​因為光是上課真的寫不太出作業
​​去了也不一定會啦 :-(

​
​CSE 210 Principle of Software Engineering（2020 Fall）

​
​Course Structure

  • ​​Reading Responses：每次上課都要繳交 paper/reading responses （每篇 reading 都要寫這份），一次上課大約要交 2-3 份，所以一個禮拜大概 4-5 份。
  • ​​In-Class Discussion：每次上課時間的錢 80% 時間都在進行 Discussion，是個好像有點用又有點沒用的 discussion… 8 人一桌，分為 inner circle 和 outer circle，inner circle 的人針對某篇 reading 進行討論，outer circle 的人就坐在旁邊聽，記錄他們討論的重點，討論結束後給 inner circle 的人 feedback。20 分鐘內外交換。
  • ​​Group Project & Weekly Report：學期初就要分好組 5-6 人一組，做一個 quarter long project（可以是web app、mobile app等，內容自己決定，但是要通過老師審核）。課堂主軸算是在學 agile development，依照每週進度和老師的要求（通常沒有太大關聯），推進 project 進度和寫「很長」的 report。常常會寫到懷疑人生，我們這組都用掰的，code 都沒時間寫，因為光是要掰完那些 report 一個週末就過了，真正的 project 幾乎是到 final presentation 之前幾天再黑客松完成。老師除了看 report，有時候還會去檢查 github repository 有沒有更新ＧＧ
  • ​​老師非常偶爾會用一般的 lecture 方式上課。

​
​Workload

​​不能說重，但是會搞得很煩，一個禮拜至少 4 篇 reading，常常還是那種 70 年代的書掃描的文件，真的很傷眼睛… 有時候 reading 一份就是 100 頁，真的會問號爆。
​​每個週末小組都要花不少時間一起寫 report。

​
​Grade

​​平均 GPA 3.91
​​甜到爆，只要有耐心撐過就真的賺到

​
​Professor

​​Bill Griswold

​
​Course Website

​
​Textbook

​​老師都會提供 reading 的連結

​
​Note

​​一個要講不少英文的課，而且還會用到一些專業上的而且還會用到一些專業上的文字
​​我個人經驗是會有那種想說說不出口的感覺，因為用中文形容都有困難了，還要用英文，會小痛苦，不過是不錯的訓練
​​Discussion 雖然可以訓練表達，但我覺得可以學到的真的有限，因為同學們也都沒有經驗，常常討論結果就是大家都在，常常結束大家都還是很問號，哈哈哈！老師的解釋也是… 不予置評
​​建議有一些大的 software project 經驗的人修，不然會像我一樣從頭問號到尾
​​（每次討論都會有人問：你們有沒有這類的經驗？  接著大家都會默默搖搖頭 然後就接不下去了 很尷尬）
​​
​​

​
​CSE 221

​
​Course Structure

​​一週兩堂課，每次上課前看兩篇Paper，上課時討論Paper，會抽點回答問題所以基本上不能缺席。

​
​Workload

​​有三次Homework帶回家寫，基本上就是看Paper回答
​​一次期末考，一個期末Project

​
​Grade

​​給分扎實

​
​Professor

​​Geoffrey M. Voelker 教授人很好，教學很仔細可以學到很多東西

​
​要有強大的OS Background

​
​Course Website

​
​Textbook

​​無，全部看Paper

​
​Note

​​Paper認真看就對了
​​

​
​CSE 222

​
​Course Structure

​​一週兩堂課，每次上課前看一篇Paper，上課時討論Paper，會抽點回答問題所以基本上不能缺席。
​​
​​有pop quiz，考當天的paper內容
​​
​​個人認為是 UCSD教最好的老師, 上課討論的方向可以感覺出老師對paper非常理解, 但是人滿hardcore的, paper需要認真念 
​​最後final需要融匯貫通paper才能答出, 我們班上所有台灣人final都只有考45%-65%上下

​
​Workload

​​一次期末考，一個期末Project

​
​Grade

​​給分扎實
​​distribution分佈不均 79%-90%是A, 然後跳過A-, 76%+是B+, 之後直接B, 不過沒當人

​
​Professor

​​Alex C. Snoeren 教授人很好，教學也很仔細可以學到很多
​​要有強大的Network Background

​
​Course Website

​
​Textbook

​​無，全部看Paper

​
​Note

​​Paper認真看就對了
​​

​
​CSE 223

​
​Course Structure

​​一週兩堂課，每次上課前看一篇Paper，上課時討論Paper，會抽點回答問題所以基本上不能缺席。
​​
​​個人覺得教授大概一半的paper非常的實用, 但也很多80年代 90年代實用性很低的paper(可能以前自己念過不用備課吧我猜), 然後講課跟alex snoeren沒法比, 通常只能從paper的前面順順的每個章節講, project雖然滿硬的但非常的實用
​​
​​project認真寫我覺得可以學到滿多東西
​​Snoeren: 
  • ​​Course: 上課上的很好，跟上思路的話可以學到很多東西，抄筆記幫助會很大。 Paper基本上都是distributed system的經典問題，整體課堂方向是讓學生理解並思考distributed system的設計。
  • ​​Exams: 考試方向是各種課堂paper設計的優缺點分析及設計理由。
  • ​​Programming Assignments: 這學期改用Rust，寫久會覺得這語言好用也好寫(不會有seg fault)。基本上內容跟往年相同，認真寫可以學到很多。
  • ​​Final Project: Professor會給一些方向，但基本上會根據自己小組決定主題。只要達到預設的標準就能拿A。

​
​Workload

​​一次期中考，兩個Project
​​第一個project實作Raft，寫technical report
​​期末project題目自訂
​​Snoeren: Midterm + Final + 3 * Programming Assignment + Final Project

​
​Grade

​​給分偏甜
​​我覺得期中考還滿難的lol
​​Midterm 聽到的華人都是考 3x-4x (low: 29, high: 50) out of 80 不過midterm 占10%沒在care的
​​Snoeren: 有一個非常非常nice的cutoff，大家最後成績應該都不錯。

​
​Professor

​​George Porter 教授人很好，教學也很仔細可以學到很多
​​比較不需要很強大的先備知識
​​Alex Snoeren教授人很好，非常樂於跟學生討論並解答疑惑。

​
​Course Website

​​課程網
​​站

​
​Textbook

​​無，全部看Paper

​
​Note

​​Paper認真看就對了
​​prerequisite 221 or 222
​​Snoeren好課必修
​​

​
​CSE 224

​
​Course Structure

​​大概1/3的內容和undergrad computer networks重複
​​後半段的內容和distributed systems相關，想修223可考慮先修這堂

​
​Workload

​​八次作業，每次讀一篇paper和寫summary，再加上習題或programming作業。前面一兩個作業是習題，後面都是programming project
​​期中考、期末考

​
​Grade

​​一般吧？作業分數不難拿

​
​Professor

​​George Porter：他不想用Piazza，不過office hour去找他的話他回答還滿認真。教課普通，課堂討論互動還滿多。

​
​Course Website

​
​Textbook

​
​Note

​​據說把某個project寫進resume就會收到Dropbox OA
​​
​​

​
​CSE 224 Graduate Network System（2019 Fall）

​
​Course Structure

​​Lecture 為主，老師用投影片教學
​​四次個人作業，三次 Team Projects

​
​Workload

  • ​​Homeworks: 5% - 四次個人作業，有手寫有 coding
  • ​​Midterm: 20%
  • ​​Final: 30%
  • ​​Projects: 45% - 三次，和作業交錯著出，2人小組

​
​Grade

​​平均 GPA 3.27 

​
​Professor

​​George Porter 教得很不錯，很努力要讓學生都聽懂的老師

​
​Course Website

​
​Textbook

​​"Distributed Systems: An Algorithmic Approach (2nd edition)" by Sukumar Ghosh
​​老師從這裡出 assigned reading
​​可以透過學校 vpn 在網上看或下載

​
​Note

​​Loading 不算太誇張，但是也不是超級輕鬆，因為有考試又有作業又有 project
​​
​​

​
​CSE 227 Graduate Computer Security（2023 Fall）

​
​Course Structure

​​老師講解論文 + 和同學討論論文內容  

​
​Workload

​​80%: Course research project 
​​10%: Paper responses 
​​10%: Project presentation

​
​Grade

​​
​​A+
​​20.0%
​​4
​​A
​​15.0%
​​3
​​A-
​​60.0%
​​12
​​B+
​​0.0%
​​0
​​B
​​0.0%
​​0
​​B-
​​0.0%
​​0
​​C+
​​0.0%
​​0
​​C
​​0.0%
​​0
​​C-
​​0.0%
​​0
​​D
​​0.0%
​​0
​​F
​​0.0%
​​0
​​P
​​5.0%
​​1
​​NP
​​0.0%
​​0
​​Total Students
​​20
​​
​​Class GPA
​​3.81
​​

​
​Professor

​​Earlence Fernandes 

​
​Course Website

​
​Textbook

​​無

​
​Note

​​論文討論課 + Research Project （內容基本上沒有規定）
​​
​​

​
​CSE 230 Principles of Programming Languages（2020 Spring - online）

​
​Course Structure

​​每週一三五各50分鐘的 lecture
​​前幾個禮拜上 lambda calculus
​​約莫第3-4周開始變成 Haskell
​​

​
​Workload

​​原本預計四次作業加上一次final
​​但最後調整為三次作業加final
​​
​​作業可以三人一組
​​需分別submit自己的code
​​但是內容一樣沒問題
​​
​​2023 Fall
​​Homework Assignments (40%) : Five programming assignments, done in groups of 1-2. 
​​Midterm Exams (30%) : There will be two closed-book pencil-and-paper midterm exams.
​​Project (30%) : A project that will be completed in a group of 4.
​​Piazza (5%) : Extra credit for top-15 best participants on Piazza.

​
​Grade

​​2023 Fall
​​
​​A+
​​20.6%
​​29
​​A
​​29.8%
​​42
​​A-
​​19.1%
​​27
​​B+
​​12.1%
​​17
​​B
​​5.0%
​​7
​​B-
​​0.0%
​​0
​​C+
​​0.0%
​​0
​​C
​​0.0%
​​0
​​C-
​​0.0%
​​0
​​D
​​0.0%
​​0
​​F
​​0.7%
​​1
​​S
​​11.3%
​​16
​​U
​​0.7%
​​1
​​W
​​0.7%
​​1
​​Total Students
​​141
​​
​​Class GPA
​​3.75
​​

​
​Professor

​​Ranjit Jhala

​
​Course Website

​
​Textbook

​​無

​
​Note

​​不需要同步跟課
​​影片會存在Canvas Media Gallery 裡面
​​老師超級可愛！！！
​​線上上課時很注意學生的問題
​​隨時回答大家的疑惑
​​Piazza也回覆超快
​​雖然分數還沒出來，但還是覺得它是優質好課

​
​CSE 231

​
​Course Structure

​​課程是focus在compiler的optimizer上面，而且只講很基本的原理。

​
​Workload

​​期中、期末、三次程式作業，loading不重，指定要看的paper也蠻少的（考試會考）。

​
​Grade

​​甜到蛀牙
​​傳說中課平均GPA3.94的課 
​​記得不要抄code (個人認為 200人當中被當的那兩個可能是抄code被抓…)

​
​Professor

​​Sorin Lerner (他的給分都很水
​​老師上課很生動活潑，一直跟學生互動

​
​Course Website

​
​Textbook

​
​Note

​​不需要compiler基礎
​​一門用來拿來湊system的課
​​其實課程也是蠻有趣的，如果你喜歡老 師和同學互動的慢節奏的話

​
​

​
​CSE 232A Graduate Database Systems（19 Fall）

​
​Course Structure

​​Lectures 大班上課，教授偶爾會請講師講一下近期他們在database的研究發展 (講師通常也是教授或是大公司的researcher)
​​Two midterms (20%+20%) and a final (60%)

​
​Workload

​​還蠻涼的，上課有在跟的話midterm和final不用花太多時間準備
​​有paper review不過是optional加分用的

​
​Grade

​​Class GPA: 3.36
​​期中期末考不難，大家分數都很接近

​
​Professor

​​Arun Kumar
​​年輕印度教授，沒有口音，上課還滿清楚的很容易聽懂

​
​Course Website

​
​Textbook

​​Database Management Systems (3rd edition), by Raghu Ramakrishnan and Johannes Gehrke (aka the "cow book").

​
​Note

​​上課內容由淺入深，從relational algebra講到relational databases內部的各種演算法，學期末再碰到點近期的Machine Learning for RDBMS，Semi-structured Data等。
​​整體而言是可以推薦的好課，loading很輕。想學database但沒有基礎的人也很適合。
​​

​
​CSE 234 Data System for ML（2024 Winter）

​
​Course Structure

​​老師照著投影片上課 

​
​Workload

  • ​​Paper Reviews: 16% (8 x 2%)
  • ​​Quiz: 9%
  • ​​Midterm Exam: 20%
  • ​​Cumulative Final Exam: 50%
  • ​​Peer Instruction Activities: 5% (5 x 1%)

​
​Grade

​​
​​A+
​​5.6%
​​4
​​A
​​13.9%
​​10
​​A-
​​25.0%
​​18
​​B+
​​13.9%
​​10
​​B
​​13.9%
​​10
​​B-
​​8.3%
​​6
​​C+
​​4.2%
​​3
​​C
​​2.8%
​​2
​​C-
​​0.0%
​​0
​​D
​​0.0%
​​0
​​F
​​0.0%
​​0
​​S
​​8.3%
​​6
​​U
​​2.8%
​​2
​​W
​​1.4%
​​1
​​Total Students
​​72
​​
​​Class GPA
​​3.38
​​

​
​Professor

​​Arun Kumar

​
​Course Website

​
​CSE 250A

​
​Course Structure

​​一個禮拜兩次課，老師每堂在黑板手抄筆記，課後會po筆記pdf在Piazza上。Podcast只有聲音，大家缺席率蠻低的。
​​
​​好課必須推，對於想修之後的 ML 課或想找 ML 工作都很有幫助，算是基礎打得很扎實的一門課，上課大家都很認真
​​
​​深入了解graphical model！

​
​Workload

​​幾乎每週都有作業，18Fall總共9次作業，作業有數學推導和少量程式，Loading不算輕，蠻耗時的。期中期末兩次考試，內容跟作業很類似，題目量多，但把作業跟上課筆記弄熟，基本上就夠了，期末範圍包括期中範圍。
​​
​​想要在第一個fall quarter認真找實習的同學們可以斟酌，因為每週都有作業還有期中期末，所以會壓縮準備面試和刷題的時間，但這堂課是UCSD數一數二推的ML課！
​​
​​2023 Fall (Taylor Berg-Kirkpatrick)
​​(75%) best 8 of the 9 homework assignments
​​(25%) take-home final exam

​
​Grade

​​分數都還不錯吧
​​分數差異主要來自期中期末，數學能力很重要lol
​​
​​2023 Fall (Taylor Berg-Kirkpatrick)
​​
​​A+
​​35.5%
​​103
​​A
​​57.9%
​​168
​​A-
​​2.8%
​​8
​​B+
​​1.0%
​​3
​​B
​​0.3%
​​1
​​B-
​​0.0%
​​0
​​C+
​​0.0%
​​0
​​C
​​0.0%
​​0
​​C-
​​0.0%
​​0
​​D
​​0.0%
​​0
​​F
​​0.0%
​​0
​​S
​​1.4%
​​4
​​U
​​0.0%
​​0
​​W
​​1.0%
​​3
​​Total Students
​​290
​​
​​Class GPA
​​3.98
​​
​​

​
​Professor

​​Lawrence Saul
​​老師教很好，上課內容扎實，作業和考試設計的蠻好的

​
​Course Website

​
​Textbook

​
​Note

​​是一堂我會想再修一次的課ＸＤＤ
​​我覺得教超好！雖然數學看似很多，但是只要專心上課討論就不會有問題！
​​

​
​CSE 250B

​
​Course Structure

​​引用老師第一堂上課口述——快樂學AI。

​
​Workload

  • ​​Sanjoy Dasgupta：四次作業report和一次期末考，不像cse256 NLP，report有x寫有滿分，TA們不太會刁難你，期末考還會有一個very very very nice curve，雖然上述看起來很甜很水，但是老師教得很棒，深入淺出的介紹各種經典ML演算法，讓我理解很多當初無腦用的package背後的原理，也是我覺得UCSD數一數二推薦的ML課。
​​
​​Kamalika Chaudhuri: 每週會有一次小考，作業和Dasgupta一樣。我修的那個quarter作業少Dasgupta一次。每週小考考大概念, 如果自己本身有些ML基礎的話基本上不難應付。

​
​Grade

​​Sanjoy Dasgupta: 
​​甜到蛀牙
​​課平均3.91 平均有2個A才有一個A-
​​Kamalika Chaudhuri: 甜

​
​Professor

​​Sanjoy Dasgupta 印度人但是沒什麼口音
​​Kamalika Chaudhuri: 去選Dasgupta。Kamalika教得普普，slides直接用Dasgupta的，有些method細節講不太清楚，有時候感覺他沒啥備課lol

​
​Course Website

​
​Textbook

​​

​
​Note

​​老師名言：
​​You don’t need to know too much to get an A in this class.
​​There will be a very very very nice curve in final.
​​想學AI/ML，Lawrence Saul 250A+Sanjoy Dasgupta 250B一個set，好課必買，懂？
​​

​
​CSE 252A

​
​Course Structure

​​一個禮拜上兩次課，全部都投影片，有podcast會錄影，然後共五次作業，只有期末考
​​上的東西很廣，主要就傳統的CV，現在Deep Learning的也會講一點

​
​Workload

​​作業有時bug很多，可能要先等其他同學們先寫，再去Piazza看助教修正
​​作業不難，但有時東西很多很煩，有時候結果圖太多要交好幾十頁的PDF
​​期末考開放帶一張大抄，紙張大小不限，兩面都可以，題目有點活很多題，但分數有寫就給
​​
​​老師的slides非常的disorganized (從不同的地方抄來的), 沒什麼consistency
​​Proj難度從Proj2開始exponentially increase, 配合老師的講課方式讓你有滿滿的天書之感, 我們的TA好幾個也都沒什麼概念 最後多數proj都是trial & error加上抱大腿中完成; 但是也是有2個同學在projects中對CV產生了興趣
​​最後final時候我們有幾個同學都同意自己那張cheatsheet是這輩子所有會知道的computer vision的內容

​
​Grade

​​算蠻甜的
​​Depends on your cheatsheet lol
​​給分medium, 而且也沒怎麼當人

​
​Professor

​​David Kriegman 美國人
​​講話有時候會比較快，不過大致上還蠻淺顯易懂的，真的聽不懂回家看podcast
​​我跟樓上的看法有點不一樣…我覺得他做的投影片蠻糟的，寫作業時找不太到是要看投影片的哪裡

​
​Course Website

​
​Textbook

​​"Computer vision: A Modern Approach," (2nd ed.) David A. Forsyth, Jean Ponce, Prentice Hall
​​這本有點爛，而且要花錢買
​​“Computer Vision: Algorithms and Applications”, Richard Szeliski, is available at: http://szeliski.org/Book/.
​​第二本補充用，不用錢可以直接上網免費看，而且寫得很好

​
​Note

​​

​
​CSE 252C Advanced Computer Vision（2020 Spring）

​
​Course Structure

​​
​​內容涵蓋 Traditional Computer vision (feature extraction, structure from motion), 到 Deep learning-based computer vision (face recognition, semantic segmentation, object detection).
​​Presentation 會用 5 分鐘介紹 paper. 從經典 paper 到 最新發展。
  • ​​3 homeworks
  • ​​1 in-class paper presentation (5 min.)
  • ​​1 final exam
  • ​​Instructor: Manmohan Chandraker

​
​Workload

​​Soso. 可以很認真把所有 paper 都看過, 或是聽聽 presentation 即可。
​​作業會用到 pytorch，但要寫的 code 不多，以觀念為主。
​​Final exam 注重觀念。

​
​Grade

​​偏甜吧。

​
​Professor

​​Manmohan Chandraker
​​In general lectures are pretty clear.

​
​Course Website

​
​Textbook

​​No textbook. Paper based. 

​
​Note

​​Great course if you’re somehow interested in computer vision.
​​

​
​CSE 256

​
​Course Structure

​​Spring19是星期一三五早八，老師投影片授課，沒有期中考沒有期末考（之後應該會改，因為老師期中有問我們feedback，好像很多人希望增加考試）。早八上課人超少，上課內容有點太introduction，沒有教的很深入，但NLP的幾個topics大致上都會提到。如果想認識NLP，是堂還不錯的入門課。

​
​Workload

​​本來學期初規劃是5次作業+1次group project，但有人反應作業花太久時間，所以這學期最後一次作業變成bonus。每次作業都要寫report是最花時間的部分，會寫到懷疑人生，懷疑這堂課是nlp還是寫作課。project是某次作業的延伸，規定要寫ui visualization有點瞎。
​​
​​純噓report，還有那玄學評分標準。
​​
​​我補充一下，他每次作業都會有guideline可以對照，report規定要寫到每一條guideline提的點，有時會要求寫出細節然後要比較很多數據，然後常常分數釋出後大家都會線上提出regrade去要分，弄得助教跟學生大家都頗累。

​
​Grade

​​還沒出分

​
​Professor

​​Ndapa Nakashole
​​老師人感覺蠻好的，蠻注重我們的意見，但教的普通

​
​Course Website

​
​Textbook

​​

​
​Note

​
​

​
​CSE 258

​
​Course Structure

​​一個禮拜兩次課，教授用投影片授課，有時會在投影片寫字，但教授字很難懂。上課教室很大，期中考後去上課的人愈來愈少。

​
​Workload

​​教的內容蠻簡單的，作業也蠻簡單的，我覺得是cse中蠻水的一堂課…。期中考+4次hw+2次比較大的Assignment。第一個Assignment是Kaggle比賽，大家比成績計分。第二個是open-ended group project。
​​
​​UCSD CSE 第二水課, 教的東西實用但都講的不深, midterm過後就可以不用去上課了, 綜合來說算推
​​midterm 過後的內容不會出現在作業上，但是還是非常推薦去聽，面試有的時候會用到
​​
​​血淚教訓：Assignment 1別用NN來做… 
​​
​​雖然功課蠻水的，但對於data mining有濃厚興趣的同學也可能把自己搞得很累，像是Kaggle比賽會想要拚排名，final project我做的沒日沒夜的最後report還來不及 1寫完上傳…

​
​Grade

​​分數輕鬆拿

​
​Professor

​​Julian McAuley 澳洲人 口音一開始現場聽會有點難懂，聽podcast反而比較清晰

​
​Course Website

​
​Textbook

​​

​
​Note

​​個人覺得Fall找實習之餘如果對data mining有興趣，修這堂課蠻ok的
​​對於想找 ML 實習的同學修這門課可以對一些基本的model有不深但相當程度的了解(尤其是在應用方面)，也包含一些面試可能會被問到的題目
​​

​
​CSE 274

​
​Course Structure

​​一個禮拜兩次課，前面教授講課，學期中後會讓同學自己上台報paper，最後期末交一個分組報告，可以實作別人的東西也可以自己嘗試些想法
​​上課內容主要就是最近的Computer Graphics論文，怎麼做sampling，Monte Carlo rendering怎做的

​
​Workload

​​整個學期只要準備一個十幾二十分的報告就好(或兩個因為他是你老闆…)
​​然後期末報告看自己選的題目決定難度
​​如果只是train一個denoiser可能會比實作path tracer更簡單一點，但大致上還是要看個人

​
​Grade

​​扎實偏甜

​
​Professor

​​Ravi Ramamoorthi 印度人
​​講話跟美國人差不多，很清楚
​​講課用心，準備得還不錯
​​有問題可以直接問他
​​報paper也不太會電學生

​
​Course Website

​
​Textbook

​​無，看投影片

​
​Note

​​

​
​CSE 280A Population Genetics algorithm

​
​Course Structure

​​
​​CSE284 的數學版本，著重統計和演算法的基礎。目的是為了要了解 ＧＷＡＳ和演化樹的算法，還有是否有天擇該要怎麼算出來，後期又交織了haplotyping 藉由這個介紹 linear programming，以及  simulated annealing。

​
​Workload

​​作業不是難寫，是根本看不太懂題目想要我們算什麼，是開放式的題目。花時間是花在了解老師到底想要表達的東西。

​
​Grade

​​普，老師會一直強調絕對不會當人＾＾

​
​Professor

​​跟CSE 283 一樣是Vineet 他人超級無敵好，你聽不懂他都會重新講一遍，但是因為每次一直重講所以都會拖進度，喜歡用很多數學解釋東西！

​
​Note

​​如果要鑽研 population genetics 應該很有用，如果只是想知道 bioinformatics 是什麼282, 284  可能才是你在找的課！
​​
​​

​
​CSE 282 Bioinformatics Algorithm

​
​Course Structure

​​翻轉式教學，上課以前要把課本看完，作業也是在網站 Rosalind，上課必須要問問題不然沒有出席分數，而且問的問題必須要是「learning breakdown」，每周都小考。期中考試，期末報告。
​​cover 的內容為 bioinformatics 經典 algorithm，像是 motif finding (Gibbs sampling), alignment (dynamic programming), k-means ，assembly(de brujin graph)、Reads mapping (Burrow Wheeler Transform)。

​
​Workload

​​我自己是覺得還可以，我是有早一周把作業寫完，就不會火燒屁股感覺。

​
​Grade

​​雖然很嚇人的課，但是只要有寫作業認真考試都不會被當。

​
​Professor

​​Pavel Pevzner，生物資訊界演算法大神。講話有點俄國腔。人有點兇兇的。但是線上課程跟課本都設計得非常好。

​
​Course Website

​
​Textbook

​
​Note

​​累但是推。
​​

​
​CSE 283 Data Wrangling in Bioinformatics

​
​Course Structure

​​一般 Lecture，講一些新的 sequencing technology、Mass Spectrometry 演算法、Bloom Filter, MinHash sketching、HMM在 bioinformatics 的應用，後面一半講 Machine Learning 但是又沒有講很多。
​​
​​這堂課的 focus 不是很明朗。

​
​Workload

​​四次作業加期中考試期末報告。作業很難懂，需要用機率還有手刻一點演算法。

​
​Grade

​​未知

​
​Professor

​​Vineet Bafna 是一個人很好的老師，可是他太聰明思考在另一個維度，常常用數學解釋事情，不過如果舉手要他再講一遍，他都會很有耐心的再講一次。
​​Sheng Zhong 很特別的老師。

​
​Course Website

​​proteomics.ucsd.edu/vbafna/teaching-2/data-wrangling-in-bix/

​
​Textbook

​​沒有 textbook

​
​Note

​​累，而且不推。會修的幾乎都是因為必修。
​​

​
​CSE 284 Personal Genomics

​
​Course Structure

​​一般 Lecture。講 Next generation sequencing 應用，演算法略提而已，不會要手刻演算法，作業大概都是跑 tool。算是 “practical bioinformatics”。

​
​Workload

​​四次作業，不會很難；三次 journal club。一次期末報告。
​​2024 Winter Updates: 4 problem sets, 3 reading questions ,1 final project.

​
​Grade

​​2024 Winter:
​​
​​A+
​​9.2%
​​6
​​A
​​69.2%
​​45
​​A-
​​0.0%
​​0
​​B+
​​1.5%
​​1
​​B
​​0.0%
​​0
​​B-
​​0.0%
​​0
​​C+
​​0.0%
​​0
​​C
​​0.0%
​​0
​​C-
​​0.0%
​​0
​​D
​​0.0%
​​0
​​F
​​0.0%
​​0
​​S
​​18.5%
​​12
​​U
​​0.0%
​​0
​​W
​​1.5%
​​1
​​Total Students
​​65
​​
​​Class GPA
​​3.99
​​
​​

​
​Professor

​​Melissa Gymerek 很會教書，而且他講解的方法適合不同背景的人。

​
​Course Website

​
​Textbook

​​沒有書，看 paper

​
​Note

​​我會推薦這一堂給想知道 bioinformatics 在幹嘛的生物人和電腦人。對我來說算是輕鬆而且學到很多。

​
​CSE 291 Advanced Statistical NLP

​
​Course Structure

​
​Workload

​​三次作業

​
​Grade

​​

​
​Professor

​​Taylor Berg-Kirkpatrick: a passionate professor
​​一股熱血在教課，講話嗓門雖大但投影片很難讓人跟上進度
​​老師蠻讚的啊
​​我覺得他很可愛

​
​Course Website

​
​Textbook

​
​Note

​​

​
​CSE 291 Data Models in the Big Data Science Era

​
​Course Structure

​​會大概講到各種database的framework(OO data model, graph model…), 第一堂課會覺得老師介紹這門課好實用好棒棒, 但後來發現整堂課都是淺淺的帶入, 也沒有完整的架構
​​老師講話的聲音很平淡, 讓人很難專心, 整個班專注的人也很少

​
​Workload

​​四次作業 + 期末報告(每組挑一篇paper來報, 2~3人一組)
​​作業都不難, 寫一些query, 整體loading算輕
​​
​​UCSD 第一水課, 但感覺不一定下次還有
​​每次功課沒基礎的人也不超過8小時

​
​Grade

​​4.0, whole class

​
​Professor

​​Alin Deutsch, 講話有一點口音, 但就是太沒有energy了

​
​Course Website

​
​Textbook

​
​Note

​​

​
​CSE 291 Human-Computer Interaction for Health（2020 Winter）

​
​Course Structure

​​[真的不誇張，我這輩子上過最爽的課！！！]
​​前五週 - 每次上課都參觀一個醫療機構或醫療教學機構（例如：ICU, Radiooncology center, ED, NICU等），在週末之前繳交每個參觀 site 的心得影片。影片內容不會困難，但是需要講話和剪輯，也很多部分需要和組員的合作。
​​
​​後五週 - 研究生要輪流報告，一組2-3人，報告40分鐘，內容不會太難，但是要想一些和台下互動的活動。除了報告和聽報吿以外，小組要想出一個 innovative project idea，和前五週參訪相關的，可以非常天馬行空，只要解釋得過去就行。完全不需要實作，只需要寫成一個網站，甚至可以用 Google Sites 或是 Wix 。

​
​Workload

​​真的不會有比這個更爽的課了
​​除非你很討厭講英文
​​校外參訪真的酷到炸
​​沒上這個課之前從來沒機會看到這麼多醫療機構，甚至是教學的醫療機構，有些看起來還像星際大戰場景

​
​Grade

​​甜滋滋 (Class GPA 3.75)

​
​Professor

​​Nadir Weibel

​
​Course Website

​
​Textbook

​​none

​
​Note

​​真的很爽
​​真的非常爽
​​

​
​CSE 291 Natural Language Processing（2021 Spring）

​
​Course Structure

​​介紹經典的 probabilistic model （ＨＭＭ等等），然後會進入 RNN(LSTM, GRU)然後就會出現 Transformer, attention ，Ｓeq2seq model, 然後有 Variational autoencoder，最後在Neural CRF 一個華麗的結尾。課程是照著 ＮＬＰ的主題（翻譯，詞性，文章分類）在走，順便介紹各種 model。

​
​Workload

​​作業有四五個，不熟 pytorch 的生物學家總是花了不少時間把東西在 cuda 和 cpu 之間搬來搬去卻還是有 error，有 starter code 所以還可以負擔不至於死亡。

​
​Grade

​​老師表示是一個不會太不甜的課，我就姑且相信他了。

​
​Professor

​​Taylor Berg-Kirkpatrick 我覺得他還蠻會解釋東西的，很多之前想自己看無法懂的東西在他介紹以後便清楚很多，而且他很可愛很有喜感

​
​Course Website

​
​Textbook

​​都是新的ＮＬＰ論文

​
​Note

​​ＮＬＰ不是我的研究領域所以一切對我來說都很新奇很有趣，我覺得配著有趣的主題實作也讓我比較有動力好好學習pytorch 還有數學

​
​CSE 293 with Julian McAuley

​
​Course Structure

​
​Workload

​
​Grade

​​S/U制，不計入GPA但可以算選修 (畢業學分)

​
​Professor

​
​Course Website

​
​Textbook

​
​Note

​​
​​