NYU教授开炮：美国大学ML课太离谱！学生炮轰课程垃圾，全靠自学

NYU教授Kyunghyun Cho指出当前大学机器学习课程存在忽视基础概念的问题，主张回归经典教学，通过阅读早期重要论文强化学生对基本原理的理解。哈佛与MIT的课程同样注重基础理论与实践结合，而国内北大、清华等高校也在AI专业培养方案中强调数学基础的重要性。然而，不少学生反映部分大学课程质量不佳，过于依赖术语而缺乏深度解析，迫使他们转向在线资源自学。对此，诺奖得主Demis Hassabis建议学生应专注基础学科，掌握高效学习方法，同时培养跨领域思维以应对快速变化的技术环境。
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