德國留學(xué)計算機專業(yè)的真實感受是怎么樣？

如今留學(xué)的人越來越多，不論高中生、大學(xué)生還是讀研的學(xué)生，都想早日去留學(xué)接受好的教育，很多同學(xué)對德國留學(xué)計算機專業(yè)的相關(guān)問題有所疑問，下面澳際小編整理了《德國留學(xué)計算機專業(yè)的真實感受是怎么樣？》，歡迎閱讀，如有疑問歡迎聯(lián)系我們的在線老師，進行一對一答疑。

　　一、 德國計算機教育非常重視形式理論

　　如果你對數(shù)學(xué)有點興趣應(yīng)該會聽說過哥廷根學(xué)派，哥廷根被譽為二戰(zhàn)之前最后一個世界數(shù)學(xué)中心。很多重要的計算機基礎(chǔ)理論都是在從那里誕生的。我猜測現(xiàn)在德國大學(xué)現(xiàn)在的課程設(shè)置和科研方向很大程度上都是受那個時期的影響。

　　拿RWTH來舉例，這是一份Bachelor的Studienplan。必修的理論方向中那三門，也就是最容易掛科的三門，在國內(nèi)沒有一所大學(xué)會同時把這三門作為本科必修課，只教其中1-2門的據(jù)我所知在國內(nèi)也只有南京大學(xué)、上海交大、清華這樣級別的大學(xué)，講授深度和德國大學(xué)肯定就更不能比了。尤其是到了Master階段，有些高級理論課講的東西太偏，從網(wǎng)上找不到任何文獻和學(xué)習(xí)資料。

　　二、對理論知識要求高

　　在每年輟學(xué)比例排行榜上，Informatik都名列前茅，我猜測一個主要原因就是“名不副實”。可能在大多數(shù)外行看來，Informatik就是一個學(xué)編程的專業(yè)。但實際上在德國，這一學(xué)科在很多學(xué)校會和數(shù)學(xué)一起被歸為理科，而不是工科。即使像UML這樣看起來很水的課也會充斥大量Pushdown Automaton的相關(guān)證明。理論課的要求往往更高，作業(yè)中很少會要求根據(jù)某定理構(gòu)造一種結(jié)構(gòu)，大部分情況都是證明一些基礎(chǔ)理論，并且把結(jié)論用在下一次作業(yè)的證明中，比如在“可計算性和復(fù)雜度理論”課上，某次作業(yè)就是證明PCP=>MPCP。而在我通過搜索引擎能搜到的所有中文、德語、英語的資料或者課件中，都只有MPCP=>PCP的證明，另外這個方向的正確性都幾乎沒有被提到過，更不要說具體證明過程了。

　　三、畢業(yè)門檻低，學(xué)習(xí)空間大

　　和很多世界名校一樣，Informatik的Master的畢業(yè)門檻并不高，只要避開中國人的普遍弱項——理論和一些比較難的課，總是能輕松畢業(yè)的。盡管如此，學(xué)校里依然有很多學(xué)生會在高年級刻意放慢選課進度，學(xué)一些額外的知識，或者花更多時間在實驗室。

　　四、課程設(shè)置

　　大部分國家的課程設(shè)置都本著“低耦合，高內(nèi)聚”的原則，比如“組合數(shù)學(xué)”會開一門課，“代數(shù)”會開成另一門。而在德國，一些本科課程會把很多課程的基礎(chǔ)部分放到一門課里，然后對每個方向單獨開一門選修課。比如“編程”這門課上會有一些課時講函數(shù)式編程，“離散結(jié)構(gòu)”這門課上會把組合數(shù)學(xué)、數(shù)論、圖論、群論放在一起講。以至于一些剛來德國就直接選高級課程的學(xué)生短時間內(nèi)會因為基礎(chǔ)知識不夠而接受不了。

　　五 、社會地位

　　在國內(nèi)，社會上普遍接受“計算機是高薪職業(yè)”的說法，計算機系學(xué)生每天做的事情也和其他專業(yè)學(xué)生有很大區(qū)別，比如參加技術(shù)沙龍、編程比賽。但是在德國，無論是學(xué)校里還是社會上，Informatiker都不是一個很特殊的一類人。比如有一次和一個德國大叔聊天：

　　他：你在那里上學(xué)？

　　我：亞琛工大

　　他：那里的機械很好

　　我：……

　　他：你學(xué)的什么專業(yè)？

　　我：Informatik

　　他：不錯，學(xué)Informatik有機會進西門子

　　不過，Informatik的學(xué)生也是有優(yōu)勢的：因為編程能力普遍更好，所以更容易在學(xué)校找到Hiwi或者或者兼職實習(xí)。

　　六、德國計算機專業(yè)排名的真實情況

　　1.薩爾大學(xué)：（強勢研究方向：視覺，NLP，機器學(xué)習(xí)，人工智能，計算圖形，感知，HCI。強在馬普所）

　　2.KIT：（強勢研究方向：算法，計算機圖形，機器學(xué)習(xí)。該校極偏理論和基礎(chǔ)研究）

　　3.TUM：（強勢研究方向：人工智能，視覺，機器人，自動化。其他了解不多，但肯定很有錢）

　　4.RWTH：（強勢研究方向：計算機圖形學(xué)，自動化。講真，我是完全不知道RWTH的計算機強在哪里，教學(xué)的話我評價不了，估計課程設(shè)計和體驗嚴(yán)格，畢業(yè)生水平好吧）

　　5.達姆工大：（強勢研究方向：人工智能，機器學(xué)習(xí)，視覺，智能控制（系統(tǒng)），NLP，知識挖掘，網(wǎng)絡(luò)，密碼安全（這個估計沒啥地方敢挑戰(zhàn)了吧）。強勢的很強勢，一般的很一般）

　　6.斯圖加特：（強勢研究方向：智能控制（系統(tǒng)），三維重建/圖形，汽車相關(guān)的類似嵌入式等。我對這個學(xué)校印象很好，但是據(jù)說課程不太嚴(yán)格）

　　7.漢諾威：（強勢研究方向：視覺。我就知道一個實驗室，其他沒了解，但是感覺水平還不錯）

　　8.凱澤勞斯滕：（強勢研究方向：人工智能，系統(tǒng)）

　　9.海德堡：（強勢研究方向：視覺，圖處。其他還需要努力啊）

　　10.圖賓根：（強勢研究方向：機器人，人工智能，計算機視覺，智能系統(tǒng)，藏得很深的綜合性大學(xué)，強在馬普所）

　　11.曼海姆：（強勢研究方向：商業(yè)智能，但計算機基礎(chǔ)教育水平也是極高。）

　　12.康斯坦茨：（強勢研究方向：可視化）

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