TUM Informatics 硕士一年课程体验

一些写给tum informatics同学的选课参考

第一个学期（21/22 WS）：

IN2259 Distributed System 5学分：

无bonus，课程质量不错，基本上每个重要概念都有ppt动画示意，总体来说学起来比较轻松并且内容还挺干货的，附带的习题也挺不错，基本上习题里是什么题型考试就什么题型。21/22WS网考无监考开卷考试，考试的内容也十分fair（简单）以至于我考试的时候甚至怀疑自己做错了卷子（我真的写到一半上tum exam上确认了一下我卷子没写错），总体来说挺推荐的。

IN2381 Introduction to Quantum Computing 5学分 THEO:

有0.3的bonus，3个同学一个小组，完成13次作业拿到总分的60%以上就可以拿到bonus。但是这课出作业成绩有点慢，所以为了保险，作业总是会做超掉（

总体来说也比较推荐，期末考试60分，16分就可以及格，很适合拿下的THEO课。但是高分并不特别好考，并且老师虽然很认真负责，习题出得也不错，但是学的东西和习题之间有很大的gap，对于计算机的学生来讲就要额外补很多（老师估计都没想到）的东西，主要是数学和物理。。。

我发现这边习题经常包含课上没讲的东西，但都是要考的。。。

IN2097 Advanced Network Computing 5学分：

这门课的bonus是给期末考加卷面分，虽然slide里说是能加0.6–0.7，但实际上换算成绩点，最高能加1.3，算是非常非常高的bonus了。作业超级多，总共6个tutorials加上2选1的project，tutorials 大概2周一次，每个tutorial需要提交2次，一次讲解前一次讲解后，然后两次打分平均算最后得分。tutorials总体来说不好写，有理论题也有编程题，挺耗时间的，讲解也没有录播，所以一定要参加。project总共10分被分成了4次分别提交，总体来说也挺耗时间的，评分规则感人，不是通过你过掉的测试来正算分，而是按failed掉的测试倒扣分，并且不提供测试集，需要自己设计和测试edge cases。。。

但是这一路写下来确实很有收获，并且这个chair会给往年十几年的历年题，我考前人差点给刷没了。。。可能因为作业很多，并且bonus也很多，所以其实考题挺难的（准确地说是给分特别吝啬），卷面考高分难度挺高，所以还是要做作业，不然亏大发了。。。这门课1.0的比例特别高，估计也是因为bonus加得多吧 😂

IN2309 Advanced Topics of Software Engineering 8学分：

这门课bonus最高能加1.0，5个同学一组，从硬件写到web写到上云，助教特别负责，每次tutorial课会讲理论习题和实践习题，理论习题部分很重要，考试会考。然后实践部分会讲project的实现，总体来说挺好的（但我基本上没参加过，考前是靠同学给的理论习题答案截图苟过的），还是很推荐参加的，我当时做项目调硬件的photon resistor调了好久，但凡我参加了tutorial也不至于浪费这么多时间。。。

然后讲课的话，说实话教授上课的声音非常催眠，并且我还听不太懂他说话所以直接把他的课都翘了，但是slides是不错的，所以我复习的时候直接看的slides。然后虽然这边的并没有划重点的说法，但是考试还是很讲武德的，基本上考前给的mock exam+理论习题就是考试的重点范围（注意不是全部范围）。考试给分也比较讲武德，所有看起来要背的东西背两条就够了，基本不会让你默写个五六七八条。。。这门课最后1.0也特别多，估计也是因为高bonus吧。

第二个学期（22 SS）：

IN2087 Software Engineering for Business Applications — Master’s Course: Web Application Engineering 8学分：

一门比较偏项目的课，考试非常简单并且只占20%的比重。就是凑学分选的，项目内容分3块，business idea + mock up + implementation。基本上就是4个同学一组，用MERN stack从头到尾写一个网站出来。唯一特殊的要求是每个人都要全栈，所以不能只写前端或者只写后端。这门课是information system专业的必修课，但是informatics也可以选，从implementation的角度来看，informatics同学写起来确实轻轻松松，反正我写得挺轻松的，当然可能因为虽然要求全栈但是我大部分还是在写后端，前端也只写behavior，写起来比主力前端的轻松多了（至少不用调样式 😅

项目打分很慷慨，虽然有听说有人在final presentation的时候直接被教授挂掉，但总体来说打分感觉很慷慨（。同时这门课人数有限制，想选的话需要提前组队发邮件，具体的话去看课程官网。

Praktikum: Advanced Systems Programing in C/Rust 10学分：

传说中的实践课。虽然我选的这门槽点满满，但总体来说，实践课真的好香（指不用考试）。单从这门课来说，这门课的和IN2259 Distributed System是一个chair的，我怀疑这个chair的风格就是非常自动化，几乎不需要助教花多少时间（指几乎没有support），然后debug日常纯靠在slack里同学互帮互助度过 😑 同时这门课不提供学习材料，只提供task描述，你的任务就是完成task通过GitHub autograding拿到分。

划重点：这门课什么都不教，完成任务是你的事。所以还是建议已经有Linux系统编程经验的同学选择，不然挺麻烦的。

现在来讲讲它的优点：

1. 评分系统公开。评分是通过GitHub autograding来的，所以目前多少分，这些分对应的绩点是多少，都是对自己公开的，很方便自己进行安排。比如我task5直接放弃掉了最后10分（因为不值得，而且当时赶上别的事），因为我知道286–300分就已经可以拿到1.0了，没必要和这10分过不去 😃
2. tasks麻烦但是doable，这门课的分数分布十分感人，1/3的同学挂掉了（估计是没经验随便选的），1/3的同学拿到了1.0。这门课就是很典型的，只要你能把tasks都做完，就一定能拿1.0，并且并不限制能拿到1.0的人数，基本上只要努力就可以得到自己想要的分数。
3. 不提供学习材料。所以你可以自己去找学习材料，我都怀疑课程设计者是故意引导学生自己去看每个topic最好的教程（谢谢你stanford），基本上每个task都可以找到覆盖基础部分的很好的教程，让上手变得doable很多。
4. 这门课21/22WS和22SS都开了，应该是每个学期都有的课，并且这两学期的8个tasks都是一样的，当然我也不确定未来会不会出新的tasks。课程的tasks在github上是公开的，基本上这个github page就包含了tum学生得到的所有support（不是），slack还是很有用的，不过需要有tum邮箱（。

缺点：

1. 评分颗粒度太大，一个subtest其中一个小test过不了就拿不到整个subtest的分，看到有其他同学抱怨过。
2. task描述有点模糊，比较浪费时间。同时任务要求和测试集之间还是有gap的，就是测试集感觉没那么严格（？不过测试的源代码也是公开的，所以用来debug还挺方便的。。
3. 来自助教的support很少，ddl日期不是提前fixed的，task8的ddl和task7的ddl之间只有1周，而且好晚才讲。。。我这种ddl冲刺人差点吓死（

建议：

1. 留足够的时间，不要低估debug的难度和over ambitious，我task2因为低估难度并且over ambitious（手写linux文件系统），一直到ddl前1小时前才写完（。交上去的代码缩进都是乱的 😂 从这一次给我吓够呛以后我再也不拖到ddl前一天再debug了。而且我看slack里，task5有一个大佬也是over ambitous打算手写hoard，结果ddl前失败了，甚至都没有拿满前30分。。就真的很亏，不要over ambitious，能跑就行（不是
2. slack氛围挺好的，大家都会互相帮助，不过代码是不能公开的，所以大家帮忙debug的时候都是各有各的想法 😂 总体来说挺好的

总结：

1. 虽然有优点，但是真的非常非常耗时间，估计把所有tum practical courses排workload，这门绝对是比较靠前的（
2. 虽然很耗时间，还很麻烦，但其实又是doable并且好拿1.0的，我觉得只要你能完成第一个task应该之后八个task也没问题，不过是花多少时间的事情。。。
3. 当然每个人情况不一样，上面都是我的个人体验，仅供参考.jpg 大佬做起来应该会更轻松，因为我毕竟不是system engineer，我上这课颇有点让我康康这是要学啥的意思（而且它是我的第二志愿！

IN2400 Advanced Concepts of Quantum Computing 5学分 THEO:

是的，我THEO学分是铁了心要从量子计算上拿了.jpg

不过这门课，除了很喜欢量子物理的人可能也不会选了吧。关于量子计算、数学和物理我准备额外写一篇来讲怎么学习，争取下学期开学的时候能写出来（。

这门课作为IN2381的进阶课，和IN2381是很像的，然后因为这门是进阶课，所以需要你IN2381也学得很好才能拿到比较好的分数，不然考试完全看不懂只能靠写公式拿公式分（但这样能踩上及格线。。

听说不错但没选的课：

注意这些信息可能有误，因为我并没上过：

IN2346 Introduction to Deep Learning 6学分：这门课我怀疑是不是所有TUM人都上过（除了我，bonus有点少只有0.3还需要做7–8次作业，但听说课挺不错的，超大课，估计每个学期有1k人左右在上

IN0037 Game Physics 6学分： 好像bonus挺高的，然后考试也还行

IN2081 Patterns in Software Engineering 5学分： 大家都在推荐我也不知道为什么

IN2227 Compiler construction I 5学分 THEO： 比较fair的THEO课，选的人挺多的，不过没有retake

IN2101 Network Security 5学分： 和IN2097 Advanced Computer Networking一个院的，应该是一个风格

IN2147 Parallel Programming 5学分： 作业设计得不错，bonus有点少只有0.3，考试好像有点难，成绩分布不太好看

总结

之后可能会再写一篇关于TUM Informatics非课程类项目的体验？但估计也是半年之后的事情了吧 😅

然后对于TUM选课我个人的经验是：

1. 多做攻略，实不相瞒我选的这些课基本上都是被人推荐的。也就是属于TUM informatics院里风评比较好的一批课了，而院里不那么好的一批课，上起来想必是十分难过，有些课虽然叫那个名字，但上课的内容和侧重的方面并不一定是你想要的，甚至可能烂爆，所以非常建议提前做功课。
2. 高bonus的课好于低bonus的课。因为TUM的算分机制，你可以不上课不写作业，单靠卷面分是有可能1.0的，但是根据我的经历，TUM的考试卷面1.0还是挺难的，但是考一个还行的分数加上bonus就简单多了（