在UCL的MSc Machine Learning就讀是什麼樣的體驗？

如題，樓主英本數學系在讀，對Machine Learning比較感興趣。看到了UCL是為數不多的英國開專門MSc Machine Learning的專業，據說有Deep Mind的講師，外加距離谷歌歐洲總部10分鐘步行的距離。想了解一下就讀感受以及在英國這裡的職業發展情況。先謝過~

目前在讀。總體來說是一個學習強度不小，知識非常密集的項目，雖然只有不到一年但是還是感覺自己學了很多。

MSc Machine Learning的課程是跟UCL其他項目一樣分三個term，其中前兩個term上課（共8門），最後一個term考試。我最近才剛考完考試，可以說直到考試結束你都會忙成狗。第二個term開始會有一個大的講座讓你選碩士論文的題目，平時也會有很多教授和startup發論文題目找人做。

選課方面，因為我是Machine Learning的，所以可以盡情地選ML方面的課而不用像CSML那樣還要學統計方面的課。這個算是有得有失吧，如果你熱愛ML的話就來ML吧~ 教授們講課水平都不錯，也很樂意解答學生問題。我最喜歡的課有Statistical Natural Language Processing, Machine Vision和Advanced Topics in Machine Learning。其中Advanced是由Deepmind的人來講的，像較有名的Hado van Hasselt，Thore Graepel等都有給我們講課，前幾年David Silver是有講這門課的，今年只來做了一節關於AlphaGo的演講。其他答案提到的David Barber負責講Graphical Model和Applied Machine Learning這兩門課，可以說都是ML的核心和基礎知識，這兩門課讓我學到了很多，不過我不是很喜歡他的講課和PPT風格，而且他郵件回得超慢（也許是太忙了orz）。

下面說說學習生活。首先是No weekend, no holiday:) 空閑時間都用來趕deadline了（包括短到不行的寒假）。你要是敢deadline前三天才開始做作業那基本上是死路一條。小組作業較多，如果不幸遇到渣隊友或者自己是渣隊友的話體驗是非常差的（在此感謝我的無比靠譜的組員們~）。

更新 09/2017：

之前是剛入學沒多久寫的，如今一眨眼都要畢業了，取匿啦。

先申明一下自身情況吧，本人數學出身，Computational Statistics Mahcine Learning的學渣一枚， 一年下來還是很累的。然後，CSML和ML的唯一區別是CSML強制修兩門統計課程。選課的話，ML能選的，CSML都可以選，就算不在選課單上，也可以一封郵件搞定。特別推薦同是數學出身，之前沒有大量編程經驗的童鞋選這個專業。在這裡給統計正個名，機器學習本來就是交叉學科，統計里的PCA、LDA、Bayesian method等等都非常非常有用，但是在ml的課里很可能都只很快帶過，只講固定情形下的應用，導致理解不到位。

一年碩士時間很緊，也就是入個門吧，要學的還有很多。學酥的我覺得課程還是挺難的，時間也非常緊，私以為問好不好申請想混學歷的，或者想著假期要不要歐洲10日游的，可以出門右轉去euston搭地鐵回家了。UCL的ML相關課程遠遠比那些網路上的那些入門課程上講得要難得多，授課階段對演算法和證明的理解要求還是挺高的，而不是僅僅要知道大致原理。coursework很多，編程實操和上課還是很不一樣的，比如applied machine learning，上課一點都不applied... 就是聽david講理論，基本就是david barber說這個so obvious那個obvious，然後大家在下面各種懵逼+苦笑。。。下課了回家coursework是擼kaggle比賽，主要是學編程和各種套包+調參 = =！你懂不懂推倒基本對作業沒有幫助。。。作業完全是一片新天地。。。不過更實用。對了，David Baber是CSML的director，是和John Shawn Taylor一樣是在各自領域德高望重的知名學者，google deep mind的人來講課的時候，提到bayes相關也是首提David. 是UCL機器學習MVP之一.............. 補充一下advanced topic in ml，作業質量很高，第二學期剛開學的第一個作業就是要用tensorflow先實現一遍普通neuron net+cnn，這個不難，作業的第二部分要用python手碼neuron net和cnn不許用包，要在四周內搞定。當時寒假都在寫作業，剛開學才把作業交掉，新的就下來了，然後每天就都要上課喲，其他課也都有作業喲～ 那時python我零基礎，整個人的狀態就是：什麼？我是誰？我在哪裡？發生了什麼事？！你想怎樣 ∑(?Д?)

樓上講的教授授課水平... 具體要看什麼課，就不一一講了，有些課真的是坑的不要不要的。雖然講師自己很厲害，但是真的不適合初學者聽，在此重點點名mark教的supervised learning....隨手附一下facebook群里大家對課程的打分排名（1最高）：

註：每年授課老師可能不一樣，上圖僅供參考。

找工作的話，做畢業project是一個好機會。提供project主要是startup或者小對沖基金之類的，或者學校老師。目前大公司都比較謹慎，ml相關崗位不多，但是近期有慢慢開放的趨勢，當然只要學校里very top的學生，或者厲害的博士。UCL借著alpho go的東風，機器學習方面在英國很出名，是top的存在。順帶提一句，project或者第一份工作，小公司還是挺看學生之前的學術背景的，畢竟小公司很多自己都沒有特別懂machine leanring。之前面試的時候是一個對沖基金的manager帶一個ucl的ml博士一起面我，看著manager在旁邊聽得似懂非懂的樣子，別提多爽了，畢竟以前都是他們居高臨下地拿自己擅長的東西來虐我。

下面的評論現在回頭看感覺有些不是很妥當，轉專業之類的可能沒有那麼容易，csml轉ml基本沒問題，其他想轉可能就比較困難了，不過也可以試試，我就不多嘴了。

最後，話說有沒有馬上來UCL念的漢子？？求私信啊，接下來一年在倫敦工作，周末應該會去學校自習，不嫌棄可以約飯呀.

*關於申請轉系啥的求不再留言或者私信問我啦，我不是admin，每年錄取什麼的都不一樣，我並不了解。評論都是以前發的，僅供參考。謝謝。

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12/2016

CSML和ML課程差不多，都是gatsby unit分管的，因為歷年中國人都很少，所以基本在國內也沒什麼名氣。但是，妥妥CS底下王牌專業。周圍外國同學2碩，博士，上班歸來的有很多。英國machine learnning比較強的就是Cambridge和UCL了，愛丁堡比較偏AI，IC不清楚。。。然後UCL和Cam在這塊也都是資源互通，不過UCL在倫敦，地域優勢各種沾光，John Shawe-Taylor之類的業內大牛都在這邊教書。

話說前兩天覺得課件講得不清楚，網上搜資料，看到卡耐基梅隆的課件直接複製黏貼了John的課件（注了引用），再往上加了各種notes。