John Hopcroft教授主讲“信息科学中的数学”顺利结课

  2019年7月1日-19日,北京大学访问讲席教授、前沿计算研究中心主任John Hopcroft在北京大学开设为期三周的暑期课程“信息科学中的数学”。经过三周共36学时的学习,该课程于7月19日顺利结课。

 

  以下整理课程助教及部分选课同学对于课程的反馈意见。

 

  关于课程

  助教:大二结束后觉得很有必要在至少大一结束后请老师办个对培养方案的解释讲座,甚至一个暑期小系列,大致过一遍课程内容,重点介绍每门课对今后学习和研究的意义,这样未来致力于做如算法、learning、体系或者programming的同学就能有侧重的学习,在领域的关键课程上多花功夫。而信数这门课恰好提供了这个契机,给大一同学提前领略了未来课程的核心观点及其意义。

 

  选课同学A:(该课)非常通透地介绍了信息科学中研究者需要掌握的数学基础,让我们领略到了作为一个计算机爱好者应当重视的数学直觉。

 

  选课同学B:课程的内容很贴合实际,Markov-chain,SVD等内容是平时科研经常会遇见的数学知识,也从理论上描述了machine learning最基础的一部分内容。

 

  课程安排

  助教:在正课上,John为大家详尽地介绍了高维空间、概率不等式、SVD、SVM等基础的数学概念和机器学习的经典模型,又简明扼要地介绍了深度学习、wavelet等基本概念,为同学们起到科普的作用。在习题课上,助教们主要希望帮助同学们快速消化课堂知识,并适度延伸课堂上的部分内容;同时,通过展示学姐们的课程作业(教学辅助软件),一方面直观地体现课堂内容,另一方面也让同学们提前领略图灵班课程的作业高水准。后期的习题课通过引入部分概率论、理论计算机、机器学习、信息论等图灵班大二期间重要课程的内容精华,使学有余力的同学能提前感受这些干货满满的课程带来的收获。

  

  适合哪些同学选课?

  助教:这门课是图灵班的一门基础课,也是刚刚进入图灵班的同学们接触到的图灵班水准的第一门课,总体难度中等,作业难度中等偏上,英文授课,并且需要提交pdf也能很好的锻炼同学们未来一学年使用LaTex进行各类作业与论文的提交,为大家打下在图灵班学习的基础。

  

  选课同学:个人认为这门课是非常硬核且适合各个年级同学修习的好课。

  

  先修课:

  助教:先修课方面,数分、高代、基础概率论的知识基本就够了。事实证明,选课的大一同学的成绩明显优于其它年级的同学,反映出只要认真学习,即使数理基础较高年级同学有所欠缺,大一的同学们依然可以较好的掌握课程内容,为今后的相关课程打下坚实的基础。

 

  关于英语:

  助教:友情建议,全英文授课,英语需要有一定基础(四六级550分以上?)。

  

  选课同学:刚开始选信数的时候,我是拒绝的。从这门课的名字“信息科学中的数学”就感受到了肯定是一门硬核课程,而且还是外教授课,对自己英语能力表示怀疑。但是John老师的语速相对较慢我也能大致听明白,同时授课流程十分清晰,知识点有条理,基本都能听懂。

  

  关于课程作业:

  选课同学A:作业每次只布置4道题,难度并不算特别难,能有效达到巩固练习课堂内容的效果。

 

  选课同学B:课后作业在有趣的同时难度在可接受的范围内,微信群里的讨论盛况也是其他课程极为少见的。

  

  助教:作业题不乏比较难的题目,这些难题如果要严谨细致完成,就需要有一些motivation或者idea,如果独立地想到这些motivation、独立完成的话,感觉是对自己能力的一种很好的锻炼。

  

  助教课程反馈及感想

  孙同学:信息科学中的数学是我上大学以来最有意思、收获最多的课之一。因此在听说这门课正在招助教的时候,我想都没想就直接报名了。做助教的过程十分开心,收获颇多。和John交流的时候,感受到了他的智慧和热情。还有和大家一起改卷的时候子的时候,大家有说有笑,感觉改150个人的卷子也没有想象中那么辛苦了。

  

  陈同学:当了助教以后才发现事情并不简单。印象最深的是通宵准备习题课和作业答案的时候看着公邮里持续不断地收到作业,突然有种深夜里有人一起努力的感觉(其实是拖延症晚期的共鸣)。第二次听John的课感觉还是很有收获的,比如去年听的时候其实并没有真正理解MCMC在干什么,这次才明白它要解决的是啥。听John的课能感觉到他对学术的热爱,在静园讨论时经常过来倒一杯咖啡就蹲下来和我们聊起来了。

  

  孙同学:最后从得分来看,绝大多数同学都达到甚至远远超过了老师与助教对大家掌握程度的预期。为大家感到高兴!

  

  龚同学:在这几周的助教工作中,很大的感触就是需要去调和“理解表达数学直观”和“我们习惯的严密推导”之间存在的或多或少的矛盾。对待作业和考试时,助教和同学们都倾向于给出现的概念明确下定义,助教们在设定评分标准时也难免出现按点给分的情况。如何去调和,也是我们大家在之后的科研中需要不断探索的问题。

  

  吴同学:低估了助教的工作强度,这三周还有很多别的安排就有些忙不过来,全程断断续续通宵过来的(大家应该都是)。好在孔老师和其它助教老师都贼给力,最后平稳着陆。

  

  课程反馈(肯定):

  这门课是我在信科上课体验最好的课程之一!John的讲授水平很高,助教也很认真负责。

  

  这是我上的第一门由外教主讲的课,体验非常好!除此之外,助教准备的习题课也能有效帮助我们复习、拓展知识,改作业也标明了每一处错误,可以说是非常地认真负责了!总结一句话就是——体验超好!

  

  这门课让我收获颇丰,John教授授课思路十分清晰,讲解得十分生动,还有助教们也非常用心地准备课程回顾与一些相关的拓展,能解决很多我在课上没有太理解的问题。

  

  这门课总体感觉非常nice,老师讲的清晰生动,助教也会有即时的回课、拓展和作业讲评,可以说对于没有上什么先修课程的人是非常友好的。

  

  通过短短3周的学习,我提高了英文听、读能力,学会了很多数据科学中的算法,掌握了很多数学定理的证明和使用,也体会到了很多精妙的想法和创意。可以说,我在John教授的课堂上收获满满。

  

  这门课使我收获良多,我最大的感受是从严谨的数学推导论证计算机科学,这一点是在平时的课程中很少体会到的。

  

  课程反馈(意见):

  希望可以增加线下自由答疑的时间,给更多同学提问的机会,毕竟这是一门全校学生都可以选的课,同学们的基础也会不那么整齐。

  

  希望老师在讲课之前将要讲的内容告诉助教,便于助教准备习题课,同时希望助教在讲习题课时以回顾老师上课讲的知识为主,可以适当添加一些练习题,以便于我们巩固上课所学知识。

  

  利用好教学网或其他平台进行管理。这次课采用的邮件收发作业和微信群、Github共享文件的形式,远不如采用北大教学网来得方便。如果确实有技术原因无法使用,可以尝试搭建课程网站。

  

  本门课程在选课网上的先修课与课程内容与实际出入过大,所以建议将之进行适当的修改,比如概率进入先修课、删除课程大纲中在实际课程里未涉及或不可能有时间覆盖的部分。

  

  建议录制课堂录像并发布。暑期许多同学会临时有安排不在学校,或时间冲突等。MOOC将会极大地方便同学听课。