斯坦福,伯克利,麻省理工,卡内基*梅隆

Stanford(斯坦福)的CS是个很大的 CS,拥有40人以上的资深教员,其中不乏响当当硬梆梆的图灵奖得主(Edward A .Feigenbaum , John McCarthy)和各个学科领域的大腕人物,比如理论方面的权威DonaldE.K nuth;数据库方面的大牛Je ffre yD.Ullm an(他还写过那本著名的编译原理,此人出自Princeton);以及R ISC技术挑头人之一的John Henn e ssy。相信 CS的同学对此并不陌生。该系每年毕业30多名Ph.D.以及更多的Master。学生的出路自然是如鱼得水,无论学术界还是工业界,Stanford的学生倍受青睐。几乎所有前十的 CS中都有Stanford的毕业生在充当教授。当然同样享有如此地位的还包括其他三头巨牛:UC .Berkeley, MIT和CMU。
毕业于U. of Utah的Jim Clark曾经在Stanford CS当教授。后来就是这个人创办了高性能计算机和科学计算可视化方面巨牛的SGI公司。SUN公司名字的来历是:Stanford University Network .。顺便提一下,创办YAHOO的华人杨致远曾在斯坦福的 EE攻读博士,后来中途辍学办了YAHOO。

CS科研方面,斯坦福无论在理论、数据库、软件、硬件和AI等各个领域都是实力强劲的顶级高手。斯坦福的RISC技术后来成为SGI / MIPS的Rx000系列微处理器的核心技术;DASH,FLASH项目更是多处理器并行计算机研究的前沿;SU IF并行化编译器成为国家资助的重点项目,在国际学术论文中SU IF编译器的提及似乎也为某些平庸的论文平添几分姿色。

Stanford有学生14000多,其中研究生7000多。 CS有175人攻读博士,350人攻读硕士,每年招的学生数不详,估计少不了,但不要忘了,每年申请 CS的申请学生接近千人。申请费高达90$。

斯坦福大学位于信息世界的心脏地带———硅谷。加州宜人的气候,美丽的风景使得Stanford堪称CS的天堂。33.1平方公里的校园面积怕是够学子们翻江蹈海、叱咤风云的了。

申请斯坦福是很难成功的,但也并非不可为之。去斯坦福这样的牛校,运气很重要,牛人的推荐也很重要。

附:总的来说,前20的 CS可以分成三波:

一、4个最为优秀的 CS Program ? Stanford,UC. Berkeley, MIT, CMU

二、6个其他前十的:UIUC,Cornell,U.of Washington ,Prin ce ton,U. of Tex as-Austin和U. of Wisconsin -Madison,其中UIUC, C ornell,U. of Washington和UW -Madison几乎从未出过前十名。

三、其他非常非常优秀的 CS:CalTech,U. of MarylandatCP, UCLA, Brown, Harvard,Yale, GIT, Purdue, Rice,和U. of Michigan.

(注:CS=计算机科学系)

自20世纪40年代世界第一台现代计算机在美国诞生以来,美国一直执全球计算机学界之牛耳,这同时也是美国计算机产业界占据绝对优势的重要原因之一。我们引进的教材中绝大多数也都来自美国。计算机学科仍然在高速发展,与此对应的计算机人才培养模式也在不断变化,密切关注和跟踪国外尤其是美国名校的教学新动态,应该是非常有意义的。
本文即选择了美国计算机学科最负盛名的五所高校,对目前各校计算机科学(Computer Science)专业的本科教学体系进行了一些分析。

斯坦福大学
斯坦福大学拥有独立的计算机科学系。浏览该校的教学手册,最具特色的恐怕要算多门科普性计算机知识讲座了,一般有两到三个单元,涉及面非常之广,从量子计算到数字演员,从计算科学的伟大思想到网络安全,从网上拍卖到使用元编译发现大型开放源代码软件中的大量错误,其中还不乏对技术乌托邦、斯诺“两种文化”、计算机面临的困境以及迅速发展所带来的诸多问题的思考。开课的老师阵容强大,基本上都是响当当的名教授,甚至包括图灵奖得主John McCarthy。用这种讲座代替计算机科学导论性质的专门课程,可以充分展示计算机科学的丰富内涵,使学生较早地了解学科的轮廓和脉络,对于开阔学生视野,启发学生的学习兴趣也大有好处。由于美国大学中专业的选择非常灵活,而近年来计算机学科招生受行业影响流失严重(这种情况甚至惊动了比尔·盖茨,今年微软到各大高校招兵买马时,他每站必到,利用自己的明星效应,大讲计算机学科的美妙前景),可以想象,这种讲座同样也肩负着吸引学生选择计算机专业的重大使命。
斯坦福大学典型的低年级课程设置如表1所示。
表1 斯坦福大学低年级主要课程设置
数学(至少23个单元)
数学 41(课程号,下同) 微积分 I 5
数学 42 微积分 II 5
统计 116 概率论 3~5
计算机 103 离散结构 4或6
以下任选两门:
数学 51 微积分 5
数学 103/113 线性代数 3
数学 109 应用群论 3
计算机 157 逻辑和自动推理 4
计算机 205 机器人、视觉和图形学数学方法 3
科学(至少11个单元)
物理 53 力学 4
物理 55 电磁学 4
其他
工程基础(至少13个单元)
计算机 106 程序设计抽象/方法学 5
工程 40 电子学基础 5
选修课
技术与社会(3~5个单元)

进一步的课程设置如表2所示。
表2 斯坦福大学高年级主要课程设置
程序设计(2门课)
计算机 107(课程号,下同) 程序设计范型 5
计算机 108 面向对象系统设计 4
理论(2门课)
计算机 154 自动机与复杂性理论 4
计算机 161 算法的设计与分析 4
系统(3门课)
电子电气 108B或282 数字系统或计算机体系结构 4
计算机 编译原理 3
计算机 计算机网络 3
计算机 操作系统 3
应用(选2门课)
计算机 人工智能 3~4
计算机 数据库 3
计算机 图形学 3
项目(1门课)
计算机 至少3个单元
限选课(多门)
加州大学伯克利分校
伯克利的课程设置也有很多独树一帜的地方,尤其是在专业基础课方面,除了有专业导引课程“计算机科学专题”之外,对于没有编程经验的学生,第一门编程课是符号编程入门,采用LISP语言。有一定编程经验或者有自学能力的学生,可以选择多种语言和环境的自主学习(Self-paced)课程,包括C、Fortran、C 、Java,以及UNIX的使用等,这种多元化与伯克利计算机科学与电子电气工程同系有关。但是所有学生在第二学期都要学习一组独特的基础课:61A“计算机程序的结构与解释”,采用MIT Abelson等编著的同名教材(中译本机械工业出版社出版,清华大学出版社出版了影印版);61B“数据结构”(教材采用自编讲义);61C“计算机结构”(Machine Structures),采用Hennessy的《计算机组织与设计》(中译本清华大学出版社出版,机械工业出版社出版了影印版)。这项规定就是转校生也不例外,可见其中蕴涵了伯克利多年的教学经验结晶。
伯克利其他比较有特点的课程还有:将离散数学和概率论结合讲授的CS70,主讲是名教授Christos Papadimitriou;CS98-1 编程练习课,以主要大学生编程竞赛中的赛题为授课素材;CS 169 软件工程直接用Kent Beck的《极限编程》(人民邮电出版社出版了中译本)作为教材,非常超前,但是既然连Pressman的《软件工程:实践者方法》新版中敏捷方法都已经成为重头戏,既然IEEE都已经开始制定敏捷方法相关标准,这种课程选材也就不显得那么骇世惊俗了。除了软件工程课程常见内容外,教学侧重实际,贯穿了极限编程的思想,涵盖UML、JUnit单元测试、软件架构、设计模式和反模式、重构、CVS版本控制、系统和集成测试,最后要求完成一个实际产品,并进行演示。
UIUC(伊利诺依大学厄巴尼-香槟分校)
UIUC的计算机科学专业创建于1972年,到1986年基本定型,十多年来几乎没有什么变化。其教学体系如图1所示。
图1 UIUC改革前的计算机科学课程体系
其中,数值分析方向课程中,Math225为矩阵论,CS257为数值方法,CS35x代表数值分析导论、常微分数值方法、偏微分与数值逼近和数值线性代数;
理论方向课程中,C73为离散结构,CS273为计算理论,CS37x包括算法、形式方法、程序验证;
人工智能方向课程中,CS348为人工智能导论,CS34x包括机器人、机器学习与模式识别;
软件方向,C25为计算机科学导论,CS225为数据结构与软件工程原理,CS31x包括数据库、图形学、多媒体,CS32x包括软件工程、操作系统设计、分布式系统、编程语言与编译器、并行计算、实时系统、编译器构造、编程语言设计;
硬件方向课程中,CS231为计算机体系结构I,CS232为计算机体系结构II,CS33x包括计算机组成、VLSI系统与逻辑设计、VLSI系统设计、通信网络、嵌入式体系架构与软件。
可以看到,处在图1中最下面的课程基本上都是在多门中选择一至三门,整个体系脉络清晰,具有很高的灵活性。与斯坦福不同的是,UIUC的计算机科学导论课程比较简单,只有一门为新生开的计算机科学导向课(C00),而且并非必修。名为“计算机科学导论”的C25实际上是以Java语言为主的编程入门课,涵盖了一些算法的内容。此外还有与之配套的实验课。当然,系里所开的许多面向高年级和研究生层次的讲座是对低年级开放的。
2003年,在工程院院长David Daniel的倡导下,计算机系对教学计划进行了改革,以反映目前社会、行业和技术的发展趋势。主要的变化有:
* 在必修要求中增加了两门编程课:CS241 系统编程,采用Gary Nutt的《操作系统》作为主教材,Stevens的《Unix环境高级编程》作为编程教材;CS242 程序设计实验(Programming Studio),教学大纲基本上以Kernighan的《程序设计实践》为蓝本(以上教材机械工业出版社均出版了中译本和影印版)。
* 必修要求中增加了一年的高级项目,强调团队合作和软件工程实践,包括文档写作、口头表达、项目规划与管理等,实际上是在实践中学习软件工程。这门课也可以用两学期的软件工程或者一年的高级论文代替。仍然充分保留了灵活性,有利于因材施教。
* 增加了C73 离散结构的学时,部分原CS273的内容移到这里,同时CS273又新增了原CS375的内容。这实际上是提高了对计算机理论的要求。

CMU(卡内基梅隆大学)
与MIT、伯克利等学校计算机科学仍然和电子与电气工程同处一系不同,CMU的计算机科学系成立于1965年,是全美最早的,如今它已经升格为计算机科学学院。其研究生项目中除了机器人方向与硬件关系较多之外,其他基本上都是纯软的。从这个意义上来说,CMU的教学体系对于偏软的计算机科学系应该有较大的借鉴意义。
CMU的教学手册上没有从传统意义上针对计算机科学专业学生的导论课,虽然有名为“计算机科学伟大思想”的两学期课程,但是从内容上看应该是离散数学的替代,因为此外CMU并没有其他离散数学方面的课程。此课程没有教材,内容比传统离散数学要灵活得多,涉及概率、代数、算法、加密理论、复杂性理论、博弈论等,非常注重学习的趣味性和实用性。
与其他名校相同,CMU对程序设计的重视也给人留下很深印象:本土新生的第一堂课就是“初中级程序设计”,直接讲授Java。然后是中高级程序设计(Java)、C语言编程技巧、高级编程实践(Java)、程序设计原理(用SML语言讲授)。
目前计算机科学专业教学计划中的一个难点,是硬件课程的设置问题。硬件知识体系本身非常丰富,但是硬件课程多了,又削弱了计算机科学专业的特色。CMU在这一问题上是怎样处理的呢?计算机科学学院的现任院长Randal E. Bryant 亲自给出了回答,他用15~213“计算机系统导论”一门课(12个单元)完成了硬件知识的教学。这项教学改革的成果就是一本厚达900多页的书:《Computer Systems: A Programmer"s Perspective》(中译本《深入理解计算机系统》已经由中国电力出版社出版)一书。他在该书的序言中说:
“本课程的宗旨是用一种不同的方式向学生介绍计算机。因为,我们的学生中几乎没有人有机会构造计算机系统。而大多数学生,甚至是计算机工程师,也要求能日常使用计算机和编写计算机程序。所以我们决定从程序员的角度来讲解系统,并采用这样的过滤方法:我们只讨论那些影响用户级C程序的性能、正确性或实用性的主题。
比如,我们排除了诸如硬件加法器和总线设计这样的主题。虽然我们谈及了机器语言,但是不关注如何编写汇编语言,而是关心编译器怎样翻译C的各种构造,比如指针、循环、过程调用和返回,以及switch语句。更进一步,我们将更广泛和现实地看待系统,包括硬件和系统软件,讨论链接、加载、进程、信号、性能优化、评估、I/O以及网络与并发编程。
这种做法使得我们讲授本课程的方式对学生来讲既实用、具体,又能实践,同时也非常利于调动学生的积极性。”
网站上的一些随书配套实验,也独具匠心。因此此书的成功是水到渠成的。根据配套网站上的列表,它已经被全球80多所院校采用作为教材。MIT(麻省理工学院)
MIT的课程设置,只能用其学生起点高来解释。该校没有典型意义上的计算机科学专业,偏软的只有理论计算机科学和人工智能及其应用两个专业。因此没有类似于其他学校的导论课程。
在MIT的电子电气工程与计算机科学系中,所有学生都要参加如下四门课程:6.001“计算机程序的结构与解释”,当然与伯克利相同,采用的是Abelson等编著的同名教材;6.002“电路与电子学”;6.003“信号与系统”(自编讲义);6.004 “计算结构”(Computation Structures),与伯克利的61C“计算机结构”对等(教材是自编课件)。此外有两门专业基础数学课:“概率系统分析”(教授自编教材)和“计算机科学数学”,后者的教材是国外院校普遍采用的Rosen所著《离散数学及其应用》(中文版由机械工业出版社出版)。
对MIT的学生而言,实验课程有多种选择:电气工程和计算机科学实验,模拟电子实验,数字系统实验,微机项目实验,半导体设备项目实验。此外,无论何种专业,都有软件工程实验课。值得注意的是,本科生各专业的必修课程中并没有软件工程课程。也就是说,软件工程的内容都在实践中完成了。带软件工程实验课的是因为提出Liskov替换原则而知名的女教授Barbara Liskov,她刚刚获得了2004年度的冯·诺依曼奖。作为美国工程院和艺术科学院的双院士,她几十年在软件开发研究方面的经验,将有力地保证这门实验课程的质量。

美国研究生软件专业大学排名

://tieba.baidu/p/5238758547

软件工程专业 世界大学排名

卡耐基梅隆大学卡内基工程学院 Carnegie Institute of Technology,Carnegie Mellon University
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002 斯坦福大学工程学院 School of Engineering,Stanford University
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002 加州大学伯克利分校工程学院 College of Engineering,University of California--Berkeley
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004 麻省理工学院工程学院 School of Engineering,Massachusetts Institute of Technology
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005 德克萨斯大学 - 奥斯汀科克雷尔工程学院 Cockrell School of Engineering,University of Texas--Austin
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006 康奈尔大学工程学院 College of Engineering at Cornell University
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007 普林斯顿大学工程和应用科学学院 Princeton University School of Engineering and Applied Science
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008 宾夕法尼亚大学研究生院 Graduate Studies,University of Pennsylvania
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009 伊利诺伊大学 - 香槟分校研究生院 Graduate School ,University of Illinois--Urbana-Champaign
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010 威斯康星大学麦迪逊分校工程学院 College of Engineering ,University of Wisconsin--Madison
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011 华盛顿大学工程学院 College of Engineering ,University of Washington
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012 莱斯大学乔治布朗工程学院 George R. Brown School of Engineering,Rice University
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013 耶鲁大学研究生院 Graduate School,Yale University
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013 马里兰大学 - 大学园詹姆斯克拉克工程学院 A. James Clark School of Engineering,University of Maryland--College Park
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015 东北大学工程学院 College of Engineering,Northeastern University
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016 加州大学洛杉矶亨利萨穆埃利 工程和应用科学学院 Henry Samueli School of Engineering and Applied Science,University of California--Los Angeles
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017 哈佛大学研究生院 Graduate School, Harvard University
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017 佐治亚理工学院工程学院 College of Engineering,Georgia Institute of Technology
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019 加州大学圣地亚哥研究院 Graduate School,University of California--San Diego