SHU智科指北
SHU智科指北
前言
这是一本SHU智科的自学指北，也是对自己大学一年半专业课学习生涯的一个纪念。
这同时也是一份献给上大智科学弟学妹们的礼物。如果这篇博客能对你们的智科生涯有哪怕一丝一毫的帮助，都是对我极大的鼓励和慰藉。
至于认真的学习指南，还请绕路
另外有北还有南，附赠一份上海（交通）大学生生存手册
一个仅供参考的SHU智科学习规划
由于我本人是从江西高考到上海大学理工大类的（第一志愿），因此第一年也通过了专业分流才进入的智能科学与技术专业（也是第一志愿）。
之所以没有任何犹豫就将智科放在第一志愿是有原因的。其一就是我在高中时读过一本吴军老师写的《数学之美》，书中有关于线性代数，概率论，信息论，矩阵代数，运筹学等相关数学知识在NLP技术中的应用和原理，这其中的数学之美都深深地吸引了我。我认为智科的专业课程设置完美符合了我对AI学科专业课程的期望。
从我个人了解到和主观感受上而言，我还是认为智科的课程难度和要求要比计科要高一些。但是对于未来有志于从事科研，或者说是想去读研读博的同学来说，这方面还是有很大优势的。
首先是相对于计科数学相关的专业课上的更多，从大二开始的信号处理可能就会劝退一部分人，这种情况可能会一直持续到大三的运筹与优化，所以对于数学有畏难情绪的同学，特别是大多数上海本地的同学（据我所知上海高考数学不考微积分），可能需要有一些心理准备。哪怕在大一期间微积分和线代考试考得不错，之后也要多多复习，因为智科的数学课程设置是非常具有连贯性的。所以不可能像计科一样，如果之后不选修数学课程就很少用到大一学的数学知识了。
智科不一样，你可能会连着几个学期，每个学期开始都在复习数学或者说，重新学数学。
其次是多了更多的自学时间以及有趣的专业选修课，大二的计算机组成原理与体系结构，大三的操作系统，智科都是一学期上完计科两学期的课，同时也少了很多数字逻辑，汇编语言，编译原理，软件工程之类的课程。同时智科也有很多课程，但凡带个”与”字的都要小心，因为它很有可能是两门课或者两本书合并成了一门课，比如机组+体系结构，语义网+知识图谱，传感器技术+物联网等，这类课程知识密度都很大。我的建议是做好笔记，这样才能学到东西，否则下课就忘，除非有人能过目不忘。
当然在缩减课时这一点上仁者见仁智者见智，我是认为缩减课时并不会影响到我个人的学习，毕竟每个人一天的时间都是24h，所有的学习归根到底都是自学。
但是对于编译原理之类公认应该必修的课程（在智科是选修），如果不自学的话去旁听一下课程也很值得。类似的课程还有大三时fyc老师的模式识别，yxd老师的机器学习进阶，我认为是虽”选”必修。
另外对于NLP方向感兴趣的同学，智科有两门选修课也是必修的，lw老师的《语义网与知识图谱》，还有wx老师的《自然语言语义处理概论》。
PS：wx老师也是我本科导师，人很nice，还教另外一门《编译原理》，不过他的课我好像一般都是去旁听的hhhh
对于还没找到感兴趣研究方向的同学来说，或者跟我一样早就确定方向的同学，建议可以通过高研课去了解一下其他方向。有人觉得研讨课很水，但是从我个人的经验上来看，这门课水不水取决于和你一起上课的同学和老师。
比如大二时我上的是lw老师的高研，当时有CV方向的大佬开场就是直接介绍自己的paper，并表示自己CVPR在投，每次提问都是炸场，其他都还好，就是火药味过浓。
大三lxq院长的高研课也很硬核，每个人讲一篇CV方向会议的paper，并且要求复现论文，在基础上做出创新的改进。我选的就是目标检测方向经典的论文YOLO：You Only Look Once，具体可见SHU研究方法与前沿
最后我通过这门课上其他同学的分享，也了解了很多CV方向的相关研究，我将每个人介绍的内容都简单记录了一下，相当于一门课快速略读了20-30篇的高质量的paper。
对于某些未来打算工作或者不从事这个CV方向的同学来说，这可能是最后一次能够在学校里去了解CV领域内研究发展的机会了。
另外在专业数学课程方面，我们的课程设置对比其他学校可能还差了一门《数值代数与计算方法》，以前我还真以为我们没有开，其实是开了的。只不过这门课是计科那边的选修课，可以去旁听。听说上一次只有五个人选修这门课，我觉得还不如开给智科的同学。
总之我们智科的课程设置还是非常齐全的，而且据说由于我们SHU独特的三学期制，学院能够开设出更多的专业选修课（据说比其他学校多三分之一），从而涵盖了CS的大多数方向。
每年貌似都还都有一些新的课程加入，不过在分布式和并行计算这方面我好像目前还没看到有开课，但是自从我们这届ASC超算队成立之后，同学们可以加入超算队一起来学习超算相关的知识了。
对于智科的同学来说，课内已经学过一些数学课了，课内项目肯定也有不少人会去自学一些深度学习的模型，因此课外自己可以再注重多学习一些硬件和底层相关的知识，弥补一下这方面的短板。
特别是对于很多一开始可能是因为对写代码或者编程没那么热爱，所以才选择来智科的同学而言，我建议可以去读一读《CS:APP》，换一个角度去理解计算机，也许就能够培养出兴趣来。
对于计科的同学来说，兴趣可能会在课程内不断被激发，但是对于智科同学来说，由于课程设置的偏向，兴趣点可能会与CS的同学不同，甚至可能会因为课程被压缩消磨了本该有的兴趣。
但越是觉得课内压力大，就越需要自己在课外去找寻兴趣。
毕竟兴趣才是最好的老师。
推荐课程不是说要等到上课再去学习这些知识，能够提前自学完当然更好，只不过作为学生，在学校上课完成学分也是必要的活动之一。
上课也从来不仅仅是为了学习书本上的内容，不然书本上的知识任何时候都可以去学习，没有必要付钱到大学来学，言尽于此。
一些仅供参考的个人笔记和资料汇总
得等我回学校更新博客之后再上链接了，有的根据关键词在博客里搜索应该也能搜得到，先占个坑。我这没有的等之后找其他人要一下。这部分只用于我对自己的博客的整理以及个人复习，对此我保留最终解释权。
基础课
微积分
线性代数
概率论与数理统计
面向对象程序设计OOP
CS专业课
数据结构
计算机网络
机器学习基础
数学专业课
信号处理
信息论
选修课
传感器与物联网
b站自学课
上海交大2020春季–信息论 教材: Elements of Information Theory, T. Cover. 主要包括前九章 Information Theory and Network Coding, Raymond W. Yeung, 参考部分章节 主讲：程帆，计算机科学与工程系 http://www.cs.sjtu.edu.cn/~chengfan/ 对象：融合经典和现代信息论的成果，为信息科学方向学生提供一个统一的信息论基础，也可作为专业入门课程。
”考试周结束后去图书馆三天刷完一遍会很爽，一直刷一直爽。”——HenryAvery如是说
国外有cs143这门神课，b站有up主搬运过：【CS143 斯坦福大学编译原理【中文字幕】-哔哩哔哩】https://b23.tv/bmgdwI
机组，计网，OS，DS考前复习两天一门，可配套王道教材使用
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此部分主要由上海大学22届yst学姐（目前在fdu）提供，我只做专业相关部分的补充
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