美国留学课程经验分享 ✈️

在这篇博文中，我将分享我在美国的学习经历，尤其是我在纽约大学（NYU）所修的几门课程的感受。对于正在考虑留学的你们，希望我的经验能为你们提供一些启发和帮助。

CSCI-GA 2572 Deep Learning 💻

这门课的光环来自于深度学习领域的大咖——Yann LeCun。整个学期，我们有四次机会亲自向他提问。LeCun教授非常和蔼，然而课程的整体质量却并未达到期待。作业颇具挑战性，尤其是期末项目的评分方式更是让人感到压力山大。我初始对期末项目的轻视导致我与周围的优秀同学们差距拉大，最终成绩未如理想。课程内容主要围绕当前主流的计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）模型展开，我个人认为，真正深入学习深度学习还需自主阅读论文、寻找教授进行研究，而不仅仅依赖于课堂讲授。

CAMA-UA 170 WYWS 💤

这是一门有关睡眠科学的通识课程，教授非常友好，评分也相对宽松。尽管有两次考试需要认真备考，但整体学习过程中收获了很多有助于改善睡眠质量的实用知识。尽管有一定的记忆量，但最终成绩会有曲线调整，使得大家的压力得以缓解。

MATH-UA 234 Math Stats 📊

这门常规的数学统计课难度适中，教授是一位憨态可掬的法国人。期中考试毫无挑战，轻松超越班级均分。虽然期末考试难度相对较高，但由于班级的整体竞争不强，即便跳过一道难题，仍能获得令人满意的成绩。

MATH-UA 398 Honors4 Intro to Generative Models ✨

看到这个课程的教授，Eric，我立刻就决定要上！他是业界的翘楚，我们的课程内容聚焦于他团队最新的随机插值（stochastic interpolant）技术，深度介绍了扩散模型（diffusion model）。所有内容均来自最新的研究论文，内容新鲜且无作业、无考试，轻松拿A。

MATH-GA 2012 Convex and Nonsmooth Optimization 📈

提到Overton教授，绝对是脑海中浮现出一位德高望重、和蔼可亲的老人。他曾是Courant计算机科学系的主任，对学术造诣深厚且人很好。课程内容质量属顶尖，我与他在办公室讨论问题的时光令我受益匪浅。此外，教授对学术诚信的要求极高，让我在学习的同时也养成了良好的学术道德。

总结 📝

在这几门课程中，我收获了不少知识与经验，也意识到了自身在学术上的不足。希望这些分享能帮助你更好地规划留学生活。面对挑战，坚持自己的学习方法，加油吧！🌟

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