博士上什么课?

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看专业,我们量子物理的博士生课程包括量子光学(包含光子晶体的研制和量子光学器件),量子纳米器件,量子计算机,量子测控等几个大方向。每个方向由该方向导师组设计一个研究课题,要求同学们在半年到一年时间内完成一定量文献的阅读,课题的前期准备,以及一次中期汇报和最终的论文答辩。 每一门课都有一个主讲老师,配合各个方向的科研老师进行指导。上课的内容就是各个研究课题的内容和重点,以及当前研究的前沿和热点。课堂形式有主讲老师的单独讲授(讲解最新的研究进展和研究方向),也有小组讨论和交流(分析当前研究的难点和重点)。

由于我们是新开的课题组,所以课程刚刚开始,不过已经收到了很好的效果。同学们都积极查阅资料,认真做笔记,主动提问并思考。在课堂上不仅听到学术界的最新动态,还可以听到很多有趣的故事。比如X光下的魔术和核磁共振的趣闻。 除了课程以外,平时还会定期举办讲座,邀请学校或者学院其他系或者研究所的老师和同学来做报告。内容涉及面也很广,比如计算化学,生物分子学,材料科学等等。大家可以在课间互相交流,也可以课后跟讲师或者主持人联系进一步探讨问题。

总之,这是一堂非常有意思的课~欢迎大家来听喔!~

漆之浩漆之浩优质答主

这个课程是CSC 638,也是由我指导的小硕写的PhD seminar paper. 这个题目就是关于用机器学习来做文本分析的。 主要介绍一些基本的知识和原理,以及常用的统计方法(NLP中会涉及很多统计的方法)。比如:数据集的获取、文本数据的准备、词频统计、分词、词典构建等等知识。然后还会介绍一下一些常用的工具,如Pyeptome等包来简化文本处理的任务。也会简单提到一些开源库,比如NLTK, spacy, gensim, sklearn, pytorch等,这些在研究生阶段都会学到。

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