笔者硕士毕业于北京大学打算机专业，期间有幸申请到了澳洲国立大学（Australian National University，简称ANU）的交流机会，对国内外人工智能教诲均有所体验。
毕业后，有四年一线大数据和人工智能从业履历，对AI行业形成了一些个人理解。

University Avenue ANU最美的校园大道

2019年各机构给出的天下大学排名上，澳洲国立大学和北京大学靠近，都属于天下顶尖的研究性高校。
关于选学校和选专业，一些教诲机构喜好利用排名来衡量不同学校和专业的水平。
这些排名一样平常会从科学研究的角度来衡量学科和学校的实力，如研究者揭橥的论文数、所获资金支持等。
普通的本科生和硕士生实在并不能享受到太多研究经费的福利，实在只需关注传授教化水平，单单从研究角度衡量传授教化水平，难免不免会有失落偏颇。
以是，这里就从传授教化体验和就业前景来剖析AI领域外洋求学的利与弊。

剖析需求，方案未来

每个考生以及所在家庭背景不同，对未来方案也不同，在决定是否出国学习人工智能专业的朋友，首先该当对个人情形和未来方案有一个自我阐发的过程。

如果已经有移民打算，那么尽早出国留学能够为今后争取绿卡奠定不错的根本。
想进行AI干系研究，最好申请国外顶尖大学博士生。
如果未来在海内发展，则要权衡是否须要出国读书。

国外AI教诲重视培养动手实践能力

笔者在ANU选修了两门AI干系课程，分别为Artificial Intelligence和Algorithms and Techniques for Data Mining，中文名分别为人工智能和数据挖掘算法和技能，这两门课程对付AI的都是极为主要的根本理论。
两门课都针对高年级本科生和硕士生开放。

从Artificial Intelligence人工智能这门课的名称可以知道，这便是一门专门讲AI的入门导论，课程中讲到了业界所关注的AI技能，包括方案、表示学习和推理、强化学习等知识。
课程由三名老师讲授，个中课程的任务教授是Sylvie Thiebau，她将起到课程的组织者和联系人的角色。
当时在读时没有把稳，最近查询创造，Sylvie是经典AI领域顶级平台AAAI（the Association for the Advancement of Artificial Intelligence）的顾问。
AI本身有浩瀚分支，以是课程选取了三名教授来授课，且三个教授均在各自的领域上有丰富的科研积累。
可以说，这门课的师资力量非常雄厚。
惭愧的是，几位老师分别来自法国和德国，他们上课时的欧式英语让我这个本来就不适应英文传授教化的中国学生云里雾里，教室上我是基本没怎么听懂老师们在说什么，基本靠下课自学课件来学习的…

从海内交流过去的我，体会最深的还是这门课所留的作业（assignment）和习题辅导课（tutorial）。

AI课程第一次作业

很早就听说国外大学课程压力非常大，难以蒙混过关，这门课让我感想熏染颇深。
作业一共5个，每个单独拿出来都是一个不小的项目。
在项目中，学生要理解老师教室上所讲的理论，并要学甚至用，利用python措辞来设计自己的程序，实现一个AI功能。
比如，第一次作业便是完成一个小程序，程序仿照吃豆人游戏，哀求以最少的试探次数来吃遍所有的点。
这是打算机和AI领域一个很经典的搜索和方案问题，学生除了要将教材上的方法搬到自己的作业上，还须要提出一些新颖的方法，否则得分会很低。
解这些问题其实让我花了不少精力。
更恐怖的是，刚将第一次作业提交，第二次作业就来了，而且如果迟于末了韶光（due）提交，那整体的得分会大打折扣。
留学生们习气将生活比作机关枪：Due Due Due…Due Due Due…由于，大家都有赶不完的paper和due。

金融工程tutorial助教手稿

国外的习题课（tutorial）也是一个很有特色的地方。
习题课一样平常会安排几个助教（tutor）每隔一两周上一次，每次由十几个人组成小班，课上助教会来带着大家一起来研究和谈论习题并答疑，巩固教室（lecture）所学知识。
在海内的时候，上课之前，我基本不会预习和复习课程，以是第一次上tutorial的时候，什么都没准备，带着空缺的大脑来上习题课，结果创造其他同学都已经对作业和课程理解得很深了，助教上来就会直接讲一些高等的内容，乃至发一些小测试让我们来做。
如果不提前准备，习题课基本便是云里雾里，摧残浪费蹂躏了自己的韶光。
习题课对助教来说也是一种寻衅，课上有些学生会提出自己的想法和见地来谈论，因此助教必须把课程精髓吃透，深入理解作业内容，才能在习题课上解答学生各种各样的疑问。
有时候，一堂准备充分tutorial乃至可以比教授的lecture给人收成更大。
教室助教一样平常是在该领域有一定积累的博士生。
可以说，tutorial的学制哀求学生持续的学习和投入。

ANU图书馆一角

作业难，哀求高，还有大量的习题课和实验课要准备，以是ANU的学生必须非常努力。
图书馆常常占不到位置，很多学生都要学习到晚上十一点闭馆才走。
国外留学生冒死学习的时候，同龄的海内大学生很可能用这个韶光在宿舍打游戏或看电视剧呢…

海内的大学一样平常没有这么明确的习题课观点，在学期结束时，老师会安排一两个学时给学生们答疑讲解作业。
一个学期的知识和疑问，都堆积在末了复习之时，学生想学明白很多内容，但是心有余而力不敷。
海内大学的助教一样平常只卖力批改批改作业，做做大略的答疑，也没有供应专门的小教室给学生们定期的谈论。

ANU非常强调学术端正，严禁抄袭。
有一次作业，另一个中国朋友借鉴了我的程序，可能末了没太大改动，就直接提交了。
老师们有一个剖断抄袭的系统，两份相似的作业没能逃过这个别系的法眼。
我们两个都被老师约谈，并哀求给出一个阐明报告，我们的作业分数也大打折扣。

有了几年事情履历后，再转头再去思考曾经的编程作业，创造这门课讲授和练习的问题都非常经典，如果能够把这些问题都吃透了，毕业时进入顶级AI企业不在话下。

国外也有水课

刚才提到的AI牛课是ANU打算机和人工智能学科非常硬核的一门课，无论是师资水平、作业设置还是助教答疑上都做足了功夫，对学生也是一种非常好的磨炼机会。
然而，并不是所有的课都像这门一样给力，刚才提到的Algorithms and Techniques for Data Mining便是一门水课。
课程由Peter Christen讲授，中国学生圈都称他为大水牛Peter，由于他上得这门课确实非常水。
数据挖掘（Data Mining）是一门非常须要动手实践的课程，须要将理论运用在实际场景中才能更好理解书本上的事理和技能，但与前一门课的高难度作业比较，这门课让人以为有点“养老”…首先，教室上，大水牛Peter基本上是照本宣科；第二，这门课的作业不是编程，而是写报告；末了，课程的tutorial也没有太多激烈的谈论。
很多学生选择这门课，便是为了减轻自己的压力，否则一学期太多牛讲义身吃不消。
实在，国外读书，如果想混一个学位也不难，可以都选这些低难度的课程，作业论文付费找一些枪手来写，凑够学分就能拿到毕业证。

海内AI教诲正在奋起直追

从我个人体验来说，海内的授课型本科和硕士教室，与国外比较，还有一些差距。
比如，对动手能力的磨炼不敷，短缺可以谈论的tutorial学制等。

国外的授课型硕士只须要选择几门课程，修满学分就可以毕业。
海内的硕士除了要上课之外，常常须要参与导师的课题项目。
这些项目的水平参差不齐，有的是进行前沿的科学研究，有的与工业界互助，有的干脆便是导师自己拉的赢利的小项目。
有些项目实在并不能培养磨炼学生的AI能力，而是把学生作为廉价劳动力来利用。

北大塞万提斯像

北大有很多AI干系的专业课，有“机器学习”、“区块链”等。
以自然措辞处理导论为例，这门课是信息科学技能学院与中文系联合开设的一门对课程，课程留了一个“编程大作业”，哀求学生利用打算机对中文进行剖析，分出中文语段中的词组，也便是“分词”。
作业哀求三个学生一组，学期结束时，小组要将所做内容给老师同学做一次申报请示展示。
比较ANU的作业，这个作业难度并不小，负责做作业的收成也很大。
学校没有tutorial机制，我们的助教也不会像ANU的那样，每周组织一次习题课，和学生一起谈论课程作业中的疑难问题，学生全程靠自我督匆匆来学习。
我们虽然也强调严禁抄袭，但是在查重上的技能投入不足，想偷

注 北大自然措辞处理课程信息及PPT：http://lanco.pku.edu.cn/teaching/index.htm

最近几年海内高校教职门槛水涨船高，很多211高校都须要候选人有至少一年海外交流背景，且揭橥过大量顶级文章，有名高校新入职的老师不是外洋名校毕业的牛博，便是在工业界积累过实战履历的大咖。
海内高校西席的水平和视野也正在向国际前沿看齐。

海内高校课程体系迂腐的问题也曾广泛存在。
部分高校还在利用几十年的老教材和老题库，远不能适应当下的传授教化办法。
比如，一些高校给打算机系大一新生上的的编程导论课程还在利用C措辞，我个人认为C措辞并不适宜编程入门，ANU就利用高等措辞Haskell或Python入门编程。
这两年国家开始强调“新工科”培植，哀求各高校“淘汰水课，打造金课”，各高校也开设重视学生的动手能力的培养。
据我所知，很多高校已经开始废弃老旧的实践课程，引进了与工业界联系密切的上机实践，将偏理论的课程更换为提升动手能力的工科实践课程。
一些编程上机作业也开始利用打算机自动判分和查重，从技能上避免涌现抄袭借鉴的问题，学校的工科实践传授教化体系正变得更加严谨公道。
可以看到，海内的AI教诲正在飞速发展，奋起直追。

北大人工智能公开课

随着这两年AI成为媒体广泛关注的热门话题，北大也开设了更丰富的课程，最有名的要数北大人工智能公开课。
百度创始七剑客雷鸣主持并约请了海内最强大的人工智能专家团来分享，包括新东方联合创始人徐小平等。
公开课内容涵盖了人工智能各个领域，包括技能、家当、人才等多个角度。
这门课不仅适宜打算机专业学生，实在也是面向全校乃至全社会的人工智能前沿课程。
澳洲国立大学位于澳洲都城小城堪培拉，几十万人口的城市除了政府机构和大学外，险些没有大规模的人工智能企业。
全体澳洲也只有悉尼和墨尔本有一些高新技能企业。
比较之下，北京AI公司密集，很随意马虎约请到这么多业界顶级专家来大学开设公开课。

注 北大人工智能公开课链接：https://study.163.com/course/introduction/1003792051.htm

国内外AI教诲比拟

ANU所供应的课程确实是天下一流的，缘故原由是人家所收的用度也是天下一流的。
均匀一年的学费要3万澳元，再加上住宿费和生活费，不社交不旅游，一年也要20多万公民币旁边，价格不菲。
很多学生由于用度太贵，以是加倍珍惜读书的机会。

海内的学费相对便宜，本科学费一年只有几千，比较国家对各高校的拨款，以及国外本科教诲的用度，这个学费真的是社会主义国家最大福利之一了。
硕士研究生的学费这几年在不断规范，开始取消了很多奖学金和补贴，用度根据硕士项目情形从一万到几万不等。
从韶光本钱的角度考虑，英联邦国家的学制短，在英加澳新从本科上到硕士，最短只须要四五年，而在海内，这个韶光要六七年。
提前两三年参加事情，在职场增加事情履历比上学读书更能磨炼提升人。

从未来发展情形上看，出国读书更有机会拿到国外大学的博士或国外FLAG（Facebook，LinkedIn、Amazon、Google）巨子事情机会。
国外读书，随意马虎拿到国外老师的推举信，这些推举信在欧美国家被广泛认可。
在澳洲我就认识到一位朋友以ANU的硕士为跳板，终极被北美牛校博士录取。

在事情过程中，我也打仗到过外洋和海内名校毕业的硕士毕业生，两者的本色水平基本不相上下。
一些BAT企业乃至更青睐海内高校的毕业生，认为外洋高校招生放水，中介机构包装就可以让普通人上外洋名校。

北京高校学生很随意马虎就能找到演习。
清华大学很多大一大二的学生已经能在校门口的五道口清华科技园找到了有名科技企业演习了。
很多海内企业的暑期演习也是针对海内学校的韶光表。
比如BAT暑期演习招聘三四月份就会启动；国有四大银行的演习生招聘四五月份开始，笔试口试持续韶光良久。
国外读书的学生在韶光和信息渠道上非常不便，找海内演习有劣势。
此外，海内学生在校友推举、入职系统编制内等方面上都有绝对的上风。

国内外比拟外洋海内韶光本科3-4年，硕士1-2年，学制短本科4年，硕士2-3年，学制长用度学费加生活费，相对较高用度相对较低考取办法申请考察，部分地区开始认可中国高考成绩高考、考研或保送英语哀求须要考托福或雅思，北美研究生还需考GRE，难度大高考或考研英语动手能力培养作业量大，有tutorial和lab环节，看重培养动手实践能力部分课程迂腐，动手能力磨炼不敷，无tutorial学制，新工科培植正在填补这些短板未来发展更随意马虎被外洋机构录取，非名校学历在海内认可度正降落学历背景在海内更随意马虎被认可

从我个人本科和硕士的读书体验上，国外高档教诲成熟，海内一流高校的传授教化水平正在奋起直追。
如果考生在海内能考取到不错的学校，不想读博，且操持在海内发展，在海内读书有更大上风。
如果高考或考研分数不理想，与其被调处，不如出国读书，国外高校更能培养磨炼人。
如果你想进行AI研究，或有移民打算，应考虑尽早出国。