新闻 | John Hopcroft教授北大暑期课程顺利结课

结课啦

2018年7月16日-27日，北京大学访问讲席教授、前沿计算研究中心主任John Hopcroft在北京大学开设了为期两周的暑期课程“信息科学中的数学”。

课程感想（中文版）

同学A

这门课让我接触到了许多全新而有趣的知识，而且对于我这种之前只接触过最基础最简单的知识的学生来说，是一个非常好的启蒙课程，这门课程让我对信息科学中许多领域有了一个大概的认识与了解，也使我对信息学中数学的强大与美有了深刻的体会，我觉得这门课程能对个人在将来在学术上的选择与规划产生巨大的帮助，十分感谢 John hopcroft 教授！

我认为这门课使我收获到了很多，John深入浅出的讲解，对于一个体系知识的把握让我感到十分的惊喜，一个比较难的领域的内容，John可以提取出来里面的精华并可以生动地讲给我们，我认为这十分的不易。感谢John这些天来的教学。

同学B

同学C

我认为「信息科学中的数学」是一门学东西的课。它以较快的速度覆盖一些知识点，为以后深入学习打基础。从这一点来讲，它有些像「计算方法B」这一门课。我认为整体来讲，John Hopcroft教授的讲授点面结合，在比较难的地方有例子带入，所以不会出现大段听不懂的情况。整体来讲，暑假就在这里上课是值得的。

感谢John Hopcroft教授来给我们授课。这是我第一次接触全英语授课的数学课程，之前对语言问题很是做了一番心理准备，事实证明教授的语速还是很友好的，第一节课也说如果有语言问题可以向他提出，非常nice。这次课程内容广泛，讲解可称深入浅出，每节课一个章节显然讲不完所有内容，所以教授在授课时强调了把握核心idea的重要性，举了很多例子，略去了部分欠缺直观意义的证明；我觉得这一点也很棒，避免了整堂课程变成一部分数学大课那样简单重复课本或课件内容的状态，具体的证明可以回去自己读课本。希望以后能得到更多听教授课的机会。

同学D

同学E

非常喜欢这门课。尽管由于缺少概率统计方面的知识基础导致开始有一些听不懂，但通过课后研读教材、上网查阅资料还是能大致理解课上讲授的内容。课程内容上，高维几何、SVD的应用等章节都很有意思。作业的量与难度也很合理，只要理解概念基本上都没什么问题。不同于数学分析等基础课程，这门课所引入的数学理论与方法同计算机有着十分紧密的关联，我想这为我大学第二年课程的学习作了很好的铺垫。

这门课囊括的内容很多，难度不小，很多想法很独到，我以前没有听说过。学起来虽然多少有些吃力，有时候一节作业就要写一下午，但感觉很有趣，渐渐发现了很多信息科学中奇妙的东西。

同学F

课程感想（英文版）

Student G

On a personal note, the contents of this summer course are well designed for the purpose of introducing basic math in cutting edge computer science. The materials are board and fundamental, and the lecturers are also given at a proper speed. I think it is a good course.

In this class, I learned a lot. I learned many amazing and interesting statistic properties about high dimensional spaces, random graphs, and exponentially large objects and many stochastic approaches to deal with them. Before taking this class, I thought that it must be much more easier to deal with small objects compared to large objects. However, in this class, I found that sometimes large objects would be much easier to deal with, which is quite interesting. 

Student H

意见建议（总结版）

课时太少

期待明年喽~

祝大家明天考试顺利

“信息科学中的数学”课程简介

本课程讲述信息科学与计算机科学中重要的数学基础。是在离散数学、计算理论入门等前期内容基础上的进阶。课程主要内容包括高维空间、奇异值矩阵分解、随机游走理论与马尔可夫链、学习理论、海量数据相关算法、主题模型等内容。每部分内容约2课时。

This course is about fundamental mathematics in information and computer sciences. It is an advanced course for students having taken prerequisite courses such as discrete math and introduction to the theory of computation. The course will cover the basic mathematics concerning high dimensional space, singular value decomposition (SVD), random walks and Markov chains, learning theory, algorithms for massive data, topic models and some additional topics. Each topic will be taught for two class hours on average.

北京大学前沿计算研究中心

• 立足前沿、学科交叉

• 一流师资、一流学生

• 国际化学术氛围、书院式教学模式 

微信号：pku-cfcs

长按二维码关注