去讀德國計算機專業是怎樣的感受?

01-04

特別是碩士研究生……求助德國計算機哪家強

謝邀，說一些和其他國家相比計算機專業的一些區別：

1. 德國計算機教育非常重視形式理論

如果你對數學有點興趣應該會聽說過哥廷根學派，哥廷根被譽為二戰之前最後一個世界數學中心。很多重要的計算機基礎理論都是在從那裡誕生的。我猜測現在德國大學現在的課程設置和科研方向很大程度上都是受那個時期的影響（想了解更多可以看《圖靈的秘密》第一、二章）。

拿RWTH來舉例,informatik.rwth-aachen.de 的頁面這是一份Bachelor的Studienplan。必修的理論方向中那三門，也就是最容易掛科的三門，在國內沒有一所大學會同時把這三門作為本科必修課，只教其中1-2門的據我所知在國內也只有南京大學、上海交大、清華這樣級別的大學，講授深度和德國大學肯定就更不能比了。尤其是到了Master階段，有些高級理論課講的東西太偏，從網上找不到任何文獻和學習資料。

2. 對理論知識要求高

在每年輟學比例排行榜上，Informatik都名列前茅，我猜測一個主要原因就是「名不副實」。可能在大多數外行看來，Informatik就是一個學編程的專業。但實際上在德國，這一學科在很多學校會和數學一起被歸為理科，而不是工科。即使像UML這樣看起來很水的課也會充斥大量Pushdown Automaton的相關證明。理論課的要求往往更高，作業中很少會要求根據某定理構造一種結構，大部分情況都是證明一些基礎理論，並且把結論用在下一次作業的證明中，比如在「可計算性和複雜度理論」課上，某次作業就是證明PCP=&>MPCP。而在我通過搜索引擎能搜到的所有中文、德語、英語的資料或者課件中，都只有MPCP=&>PCP的證明，另外這個方向的正確性都幾乎沒有被提到過，更不要說具體證明過程了。

3. 畢業門檻低，學習空間大

和很多世界名校一樣，Informatik的Master的畢業門檻並不高，只要避開中國人的普遍弱項——理論和一些比較難的課，總是能輕鬆畢業的。儘管如此，學校里依然有很多學生會在高年級刻意放慢選課進度，學一些額外的知識，或者花更多時間在實驗室。

4. 課程設置

大部分國家的課程設置都本著「低耦合，高內聚」的原則，比如「組合數學」會開一門課，「代數」會開成另一門。而在德國，一些本科課程會把很多課程的基礎部分放到一門課里，然後對每個方向單獨開一門選修課。比如「編程」這門課上會有一些課時講函數式編程，「離散結構」這門課上會把組合數學、數論、圖論、群論放在一起講。以至於一些剛來德國就直接選高級課程的學生短時間內會因為基礎知識不夠而接受不了。

5. 社會地位

在國內，社會上普遍接受「計算機是高薪職業」的說法，計算機系學生每天做的事情也和其他專業學生有很大區別，比如參加技術沙龍、編程比賽。但是在德國，無論是學校里還是社會上，Informatiker都不是一個很特殊的一類人。比如有一次和一個德國大叔聊天：

他：你在那裡上學？

我：亞琛工大

他：那裡的機械很好

我：……

他：你學的什麼專業？

我：Informatik

他：不錯，學Informatik有機會進西門子

不過，Informatik的學生也是有優勢的：因為編程能力普遍更好，所以更容易在學校找到Hiwi或者或者兼職實習。

r一正坐在ICE上，手機碼可能邏輯比較跳躍。說說自己母校之一Ruhr University Bochum (RUB)的Angewandte Informatik （類似applied CS）和 IT-Sicherheit（ITS，信息安全）這兩個專業吧。

1. 兩個專業的碩士階段都有不錯的研究所支持。指導info的是 Institute fuer Neuroinformatik https://www.ini.rub.de 指導ITS的是HGI https://www.hgi.rub.de/hgi/news/ 。

2. 乍一看旗鼓相當，只可惜本科能見到的, 穩定的師資可以說是一個天上一個地下。目前infor的本科主幹課程大部分是"代課"，比如前兩年研究應用密碼學的一個教授被指派去教計算機網路，數學系老師給上efficient graph algorithms。與info狀況相反，德國年輕一代(40以下的)的密碼學和應用安全的專家(Eike Kiltz, Thorsten Holz, 16年底離開的Tibor Jager 和Sabastian Faust)好幾個都在ITS那邊，且真出來教自己專精方向的課。

3. Helmut Balzert沒退休前，info排名不高但有完整的技能樹。比如java programming, c programming, software engineering, web engineering, parallel programming當年全是Balzert的教研組負責教學和lab。再加上數學系教授Hans U. Simon帶的理論計算機導論和數據結構，以及INI提供的一些諸如人工神經網路導論之類的選修補充，就算以現在的眼光來看，這份2011年的課表都可以說是相當合理。可惜Balzert教授2014年退休全心開公司掙錢去了，教研組也解散了。這可能是導致2015年還出現過代課教授拿著英文的Java課件給本科生上了一學期C++的"慘烈"事件的原因之一。

4. 比較奇葩的是，在研究生階段這倆專業可以互轉，且培養計劃里有不少學分互認的課程。仔細安排的話，理論上可以180學分修下倆專業。。。。於是可以看到學著ITS然後在幫教授做評估各種data metric計算方法的hiwi, 也可以看到畢設做網站但發著密碼協議實際攻擊paper的碩士生。

5. 課程安排上，倆專業的數學都有一門殺手課。一個是理論計算機（這個好像全德都是殺手課）。如果國內本科過來讀info碩士的話，這一門必然是補課科目之一。ITS的數學殺手課是密碼學，必修，78課時（13周，每周兩次課一次習題課），一學期，用的是Katz的那本書。國內過來讀碩士必修。但比較喪病的是，ITS從2013年開始把這個放到本科了，然後可能因為這個舉措，16年全年畢業的本科生人數比碩士生少一半。。。

6. ITS 的lab/seminar遠多於Info，主題從硬體木馬到web security再到lattice based crypto都有。可以玩到最新的FPGA和完整版的模擬軟體，也可以玩到幾萬一個的software defined radio, 當然，也可以玩Gentry的paper......喜歡硬體安全的可以追隨Christof Paar, 喜歡純理論的可以追隨Eike Kiltz.

p.s.

研究成果而言，HGI的各個組每年在三大密碼學會議（Crypto，Eurocrypt，Asiacrypt）上發的文章佔德國全國6成以上。CCS、CHES（Conference on Cryptographic Hardware and Embedded Systems）和FSE（Fast Software Encryption）上的成果也不少。（對了，CHES的co-founder之一就是Christof Paar）。因此，博士畢業想拿1.0（百分制100）的話，至少得有三篇A類會議paper...... 據說前年Kiltz下面有個哥們出了三篇，但由於沒有一篇是他自己獨創的idea，最後還是只給了個2.0 （相當於百分制83）......

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德國大多是授課型碩士，自己不主動聯繫教授的話，基本沒機會參與研究。不過畢設的要求會比較高，開始做畢設的頭兩個月會懷疑自己前面三學期是否真的有學習。另外很多學校會強制工業實習，有專業相關實習經歷的會好找工作。

薩爾大學：（強勢研究方向：視覺，NLP，機器學習，人工智慧，計算圖形，感知，HCI。強在馬普所）

KIT：（強勢研究方向：演算法，人工智慧，計算機圖形，機器學習。該校極偏理論和基礎研究）

TUM：（強勢研究方向：視覺，機器人，自動化。其他了解不多，但肯定很有錢）

RWTH：（強勢研究方向：計算機圖形學，自動化。講真，我是完全不知道RWTH的計算機強在哪裡，教學的話我評價不了，估計課程設計和體驗嚴格，畢業生水平好吧）

達姆工大：（強勢研究方向：視覺，智能控制（系統），三維重建/圖形，NLP，知識挖掘，網路，密碼安全（這個估計沒啥地方敢挑戰了吧）。強勢的很強勢，一般的很一般）

斯圖加特：（強勢研究方向：智能控制（系統），三維重建/圖形，汽車相關的類似嵌入式等。我對這個學校印象很好，但是據說課程不太嚴格）

漢諾威：（強勢研究方向：視覺。我就知道一個實驗室，其他沒了解，但是感覺水平還不錯）

海德堡：（強勢研究方向：視覺，圖處。其他還需要努力啊）

圖賓根：（強勢研究方向：視覺，人工智慧，機器學習，機器人，藏得很深的綜合性大學啊）

附上一個有意思的計算機研究排名的項目：Computer Science Rankings

以上隨意選擇，受限於小弟的研究方向，所以僅對計算機視覺，圖形，人工智慧，安全密碼和機器人比較了解，其他被忽略的強勢方向歡迎其他小夥伴的進行補充～感謝！！！

好無聊居然翻到了這個問題。。

雖然一直被亞琛鄙視我們KIT,但是作為一個KIT學生真的超級熱愛我們學校~

老師很好~助教也很好~

數學很難，可是出的每道題都很有意義，並不是國內數學全部都是一類題。。

德語好的情況下我覺得學計算機難度不大。。

德語不好（像我們這種）找到一個好的Tutor就很重要了。。畢竟在KIT看不懂的課件全部在Tutor那裡搞懂了

就業前景嘛。。希望我能畢業就好哈哈哈哈哈哈畢竟本科淘汰機制太強了

謝邀。但我不是完全的計算機專業，我就說說我自己的就讀體驗吧。

1. 教授和講師把授課當回事兒了，課程的設置和作業結合非常不錯。作業分編程和理論兩部分，作業每兩周有一次。作業都會以小組的形式來做，只有過了所有的作業才能參加考試，期中和期末考試。

2. 老師和助教每周都會有專門的答疑時間，你只要在那個時間去辦公室，都會給你解答問題。除此之外的時間，你需要預約來問問題或者和教授聊天。

3. 編程作業大框架助教會寫好，學生要做的是演算法本身。我覺得對於剛開始學編程的同學非常有幫助，代碼出現問題調試可以更加方便。

4. 德國的碩士你必須修一門 Seminar 和 Projekt 課程。Seminar 主要鍛煉閱讀學術論文，寫作和作報告的能力。 Project 有點獨立做學術課題的意思，完全做下來還是非常有幫助的。做得好的還可以大論文。

總之，我覺得學得很多。