卡耐基梅隆大学（下文简称为CMU）的计算机科学享誉全美，被视为该领域的领导者。CMU的计算机科学研究生教育全美最佳，软件工程专业更是遥遥领先于其它名校，本科生的声誉也在雇主中排名第一。

像这样的顶尖大学，本文无法面面俱到，而是从计算机专业培养入手，结合院系、课程、培养方案等角度总结其培养学生的特点，为CS领域或想转行CS的小伙伴提供可借鉴的方法和参考。

校训

CMU的校训是卡耐基先生的名言：My heart is in the work（我心于业），即使经历了百年内数次重大革新，这样的信念依旧根深蒂固融于整个大学文化中。

在校训的指引下，卡耐基梅隆大学对学生的训练异常严格，课业繁重，在普林斯顿评论（Princeton Review）每年“学生累得像狗的大学排名”中，从来高居前几位，与加州理工学院、麻省理工学院、芝加哥大学、普林斯顿大学等同为美国乃至全世界训练最为残酷的大学。

最大的学院

在院系设置上CMU和UC Berkeley、MIT和Stanford都不同，计算机是一个独立的学院-计算机科学学院，School of Computer Science 下面简称SCS。SCS是为数不多将计算机科学独立设院的大学，隶属于CMU七大学院之一，是全美乃至全世界最大的计算机学院。因此，CMU的学生戏称自己是全民CS。

SCS下面设置多个部门和研究所，由这些研究所为学生提供专业和培养方案。

丰富专注的课程

CMU的课程也是按编号管理的，格式为XX-xxx，前缀XX表示课程由哪个部门开设，计算机科学部的编号是15，后面的xxx是一个三位数，第一位表示课程的难度/水平，一般数字越大，难度和级别越高。

计算机科学学院的课程信息查询有多种方式：

•课程表。

•不同部门开设的课程。

•Catalog为学生指引。

课程表

以学期为单位发布当前学年的完整课程表^[1]，里面列出当前学年的所有课程，但是只有课程信息、上课地点，没有具体的课程页面，适用于本校学生查询。

研究所课程

除了上面的两种方法，在计算机科学学院每个部门、研究所官网上都有详细的课程信息：

•Computer Science Department Course List^[2]：计算机科学学院的课程列表

•Machine Learning Department^[3]：人工智能系课程

•Human-Computer Interaction Institute^[4]：人机交互研究所课程

•Robotics Institute^[5]：机器人研究所课程

•Language Technologies Institute^[6]：语言技术研究所课程

•Computational Biology Department下的本科课程^[7]和研究生课程^[8]

•Software Engineering Institute Courses^[9]：里面的课程偏向培训

课程目录(Catalog)

计算机学院大而全，院系和课程都非常多，Catalog是以学院下属的研究所、部门为单位进行细分的：

•计算机系全部课程列表^[10]

•人工智能专业下的课程^[11]

•计算机科学专业下的课程^[12]

•机器学习^[13]

•软件工程^[14]

•语言技术^[15]

如果上面的课程让你眼花缭乱，你可以到专门的课程搜索页^[16]查询课程。

上面介绍的三种方法可以让你找到自己需要的课程，这里总结几个比较出名的课程：

•15-440/640 Distributed Systems^[17]，这门课有两个版本，Yuvraj Agarwal和Srini Seshan上的Fall学期，以及Satya和Babu上的Spring学期。Fall的15640用Go语言，更加偏向于应用一些（e.g. 实现mapreduce、比特币挖矿），Spring的15640用C和Java,更加偏系统一些。

•Fundamentals of Programming and Computer Science^[18]，全美最好的五门计算机课程之一^[19]，面向本科生的基础课程，最新课程页面为：https://www.cs.cmu.edu/~112/，目前还没有更新，感兴趣的小伙伴可以持续关注。

•15-213: Introduction to Computer Systems^[20]，该门课程诞生了著名神书CSAPP^[21]，书和课程配套学习效果最佳！

•10-605 in Fall 2017 Machine Learning with Large Datasets^[22]

•17-445/645 Software Engineering for AI-Enabled Systems^[23]

教育

SCS的研究生教育和人工智能专业全美排名第一，做到如此成就，在教育上自然有其自身的特点，笔者总结为：方向丰富、领域专注、提供交叉专业。

本科

因为SCS是一个大学院，下设七个部门，而且有全美顶尖的专业，所以它不仅为本系学生提供了全面的培养体系，也为CMU的所有学生提供了计算机学习机会。SCS的专业设置大概分为以下几个类型：

•Undergraduate Majors：面向CS系学生的专业

•Undergraduate Additional Majors：类似国内双学位，学生可以修两个专业，这里的CS是第二学位

•Undergraduate Minors：辅修专业，全校的学生只要符合条件都可以选择

基于上面的专业框架，CS系为本科生提供了丰富、灵活的选择：

•Computer Science：计算机科学专业，也是CS领域的核心

•Artificial Intelligence：全美排名第一的人工智能专业

•Human-Computer Interaction：人机交互专业

•Robotics：机器人专业

•Computer Science and the Arts：计算机科学与艺术专业，交叉学科

•Music and Technology：音乐与计算理论专业，交叉学科

•Computational Biology：计算生物专业，交叉学科

丰富的专业下，为了让学生更深入、专注学习某个核心领域，SCS提出了Concentration的概念，让学生能聚焦以下领域：

•Algorithms & Complexity^[24]：算法与复杂性，学生学完应该达到申请博士项目的水平。

•Computer Systems^[25]：计算机系统，学生能够理解系统的设计和开发，比如内核开发、编译器优化、分布式系统设计等，达到申请博士水平或工业界同等水平。

•Security and Privacy^[26]：安全和隐私。

•Software Engineering^[27]：教授高效开发现代大规模软件的技巧和知识。

•Computational Biology^[28]

老师们考虑周到，在提供丰富、灵活选择的同时，为避免由此带来的广而不精，为学生们提供了核心领域，让他们能够专注学习，做到广而精，成为T型人才。

研究生

硕士学位分布在上文提到的7个部和研究所中，这些研究所负责提供学位、培养学生。硕士专业和方向^[29]网站上一共有20个专业，非常多！这里笔者列举几个和计算机相关的：

•Computer Science

•Machine Learning

•Computer Vision

•Product Management

•Computational Data Science

•Artificial Intelligence and Innovation

•Intelligent Information Systems

•Language Technologies

•Robotics

每个专业都有专门的培养方案和要求，相关信息都列举在各个专业详细网页里面。

总结

CMU的计算机是单独设院的，并且是全美最大的计算机学院。在向学生提供广泛方案的同时，还帮助学生聚焦在某个领域深入学习，同时提供交叉学科培养方案，使学生成为广而精的顶尖人才。

因此，作为开发者，要能做到致广大而尽精微：广泛阅读学习的同时，要能专注于某个领域。

References

[1] 完整课程表: https://enr-apps.as.cmu.edu/open/SOC/SOCServlet/completeSchedule

[2] Computer Science Department Course List: https://csd.cmu.edu/course-profiles/csd-course-list

[3] Machine Learning Department: https://www.ml.cmu.edu/academics/classes.html

[4] Human-Computer Interaction Institute: https://hcii.cmu.edu/academics/courses

[5] Robotics Institute: https://www.ri.cmu.edu/education/courses/

[6] Language Technologies Institute: https://www.lti.cs.cmu.edu/learn

[7] 本科课程: http://www.cbd.cmu.edu/education/undergraduate-courses/

[8] 研究生课程: http://www.cbd.cmu.edu/courses-offered/graduate-courses/

[9] Software Engineering Institute Courses: https://www.sei.cmu.edu/education-outreach/courses/index.cfm

[10] 计算机系全部课程列表: http://coursecatalog.web.cmu.edu/schools-colleges/schoolofcomputerscience/courses/

[11] 人工智能专业下的课程: http://coursecatalog.web.cmu.edu/schools-colleges/schoolofcomputerscience/artificialintelligence/#curriculumtextcontainer

[12] 计算机科学专业下的课程: http://coursecatalog.web.cmu.edu/schools-colleges/schoolofcomputerscience/undergraduatecomputerscience/#bscurriculumtextcontainer

[13] 机器学习: http://coursecatalog.web.cmu.edu/schools-colleges/schoolofcomputerscience/addlmajorsminors/#machinelearningminortextcontainer

[14] 软件工程: http://coursecatalog.web.cmu.edu/schools-colleges/schoolofcomputerscience/addlmajorsminors/#softwareengineeringminortextcontainer

[15] 语言技术: http://coursecatalog.web.cmu.edu/schools-colleges/schoolofcomputerscience/addlmajorsminors/#languagetechnologiesminortextcontainer

[16] 课程搜索页: http://coursecatalog.web.cmu.edu/course-search/

[17] 15-440/640 Distributed Systems: https://csd.cmu.edu/course-profiles/15-440_640-distributed-systems

[18] Fundamentals of Programming and Computer Science: https://www.cs.cmu.edu/~112n18/

[19] 全美最好的五门计算机课程之一: https://www.bloomberg.com/news/articles/2015-06-11/five-of-the-best-computer-science-classes-in-the-country

[20] 15-213: Introduction to Computer Systems: https://www.cs.cmu.edu/~213/

[21] CSAPP: https://csapp.cs.cmu.edu/

[22] 10-605 in Fall 2017 Machine Learning with Large Datasets: http://curtis.ml.cmu.edu/w/courses/index.php/Machine_Learning_with_Large_Datasets_10-605_in_Fall_2017

[23] 17-445/645 Software Engineering for AI-Enabled Systems: https://ckaestne.github.io/seai/

[24] Algorithms & Complexity: https://csd.cs.cmu.edu/academics/undergraduate/algorithms_complexity_concentration

[25] Computer Systems: https://csd.cs.cmu.edu/academics/undergraduate/computer_systems_concentration

[26] Security and Privacy: https://www.isri.cmu.edu/education/undergrad/secpriv/index.html

[27] Software Engineering: https://www.isri.cmu.edu/education/undergrad/swe-concen/index.html

[28] Computational Biology: http://www.cbd.cmu.edu/education/bs-in-computational-biology/concentration-in-computational-biology/

[29] 硕士专业和方向: https://www.cs.cmu.edu/masters-programs

[30] CMU 计算机选课上有什么特别好的课程推荐？: https://www.zhihu.com/question/28249230

[31] 在卡耐基梅隆大学（CMU）学习计算机是怎样的体验？: https://www.zhihu.com/question/24509290

[32] 百度百科-卡耐基梅隆大学: https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%A1%E5%86%85%E5%9F%BA%C2%B7%E6%A2%85%E9%9A%86%E5%A4%A7%E5%AD%A6