谢菲尔德AI/CS，留学生小编揭秘！
还记得我刚来谢菲尔德那会儿，伦敦的机场人山人海，拖着两个超重的大箱子，脑子里全是“谢大AI/CS到底行不行啊，别是踩坑了吧？”那种又兴奋又忐忑的心情，简直比写毕业论文还复杂。那时候，我对着手机屏幕，翻遍了网上所有能找到的资料，官网介绍是看了一堆，各种排名也琢磨了个遍，可心里还是没底。到底教授是不是那种传说中的“大神”？课程是不是真的“硬核”到让人头秃？实验室设备究竟究竟给不给力？这些问题就像弹幕一样在我脑子里刷屏，让我这个本来就有点社恐的学渣，更是焦虑得不行。
那时候我就想，要是能有个学长学姐，或者说一个“老司机”，能把这些门道给我掰开了揉碎了讲讲，而不是一堆冷冰冰的数据，那该多好啊。现在，我这个“老司机”终于轮到给大家揭秘了。两年时间，我在谢大AI/CS的坑里摸爬滚打，从一个啥也不懂的“小白”进化成了一个“半懂不懂”的“老油条”，也算是积累了不少经验。今天，我就掏心窝子把这些压箱底的干货都抖出来，希望能给你们这些还在迷茫的小伙伴们，提供一点最真实、最接地气的参考。
咱们先从谢菲尔德大学计算机科学系的整体实力说起吧。这几年，每次世界大学排名出来，我都会特意去看看咱家计算机专业的表现。最新的消息让我挺有底气的，比如说在2024年的QS世界大学学科排名中，谢菲尔德大学的计算机科学与信息系统专业在全球范围内依然保持着不错的位次，据QS官网数据显示，它持续位列全球前200名，在英国本土也常年稳居前20。这个排名可不是闹着玩的，它综合了学术声誉、雇主声誉、科研引用率等多个维度，能保持这样的水准，至少说明咱们系的整体实力是被广泛认可的。我在图书馆里，看到很多本科生和研究生都在查阅相关期刊，大家对于系里的学术声誉都挺自豪的。
很多人选专业，都会先看课程设置。谢大的AI/CS，尤其是MSc Artificial Intelligence，那真是让你从头到脚都能感受到什么叫“真材实料”。我记得我们第一学期就啃了几门硬骨头，比如“机器学习（Machine Learning）”和“深度学习（Deep Learning）”。这些课可不是那种只讲理论的“花架子”，每次作业都要你亲手敲代码实现算法，从数据预处理到模型训练，再到结果评估，每一步都得自己来。去年一个项目，我们小组就花了整整两周时间，用Python在海量数据集上训练了一个图像识别模型，最后在测试集上达到了85%的准确率，虽然过程中踩了无数的坑，但那个成就感，真是没得说。我查了一下官网，目前MSc AI的课程设置中，核心模块除了这些，还包括了“自然语言处理（Natural Language Processing）”和“计算机视觉（Computer Vision）”等，选择的广度让你能根据自己的兴趣去深入探索。我还记得有一门选修课“进化计算（Evolutionary Computation）”，它探讨了遗传算法等生物启发式优化方法，真的打开了我的新世界大门。据系官网的最新课程手册显示，每年都会有一些新兴领域的选修课加入，保持课程内容的前沿性。
说到教授，这真是谢大AI/CS的一大亮点。我们系的老师们，很多都是各自领域的佼佼者，真正的“大神”级别。他们不仅仅是课堂上循循善诱的导师，更是活跃在科研前线的科学家。我还记得我们机器学习的Prof. John D. McGregor，他在并行计算和高性能系统方面就非常有建树，我曾好奇地去ResearchGate上查阅过他的论文，发现他近几年在相关顶级会议上发表的不少研究成果，都和我们课堂上讲的一些高级算法优化思路息息相关。他们讲课时，很多案例都直接来源于他们正在进行或刚刚完成的科研项目，听着特别有启发性，感觉自己不是在听课，而是在和一群顶尖的工程师们一起探讨最新的技术进展。系里也有不少研究小组，比如著名的“谢菲尔德机器人学（Sheffield Robotics）”中心，就是由计算机系和自动化控制与系统工程系的专家们共同组建的，据其官网介绍，他们致力于发展下一代机器人技术，这给我们学生提供了很多接触前沿项目的机会。不少教授也在英国工程与物理科学研究理事会（EPSRC）等机构获得过重要研究资助，这进一步证明了他们的学术实力。
光有大神教授还不够，硬件设备也得跟上才行。我们系的实验室设备，总体来说是比较完善的。学生们可以免费使用各种专业软件，比如MATLAB、各种版本的Python IDE（如PyCharm专业版）、R Studio，还有各种虚拟机和云平台接口。我记得去年做深度学习项目时，需要跑大量的计算，系里专门提供的GPU服务器，真的帮了大忙。一台服务器上配置了多块NVIDIA Tesla V100 GPU，跑起模型来效率非常高，不用自己花钱去租昂贵的云服务器，这在无形中替我们省下了不少开支。平时我们在教学楼里也有很多专用电脑实验室，里面都是高性能的工作站，可以随时使用。据系官网介绍，为了支持学生和教师的科研需求，学校每年都会投入大量资金升级硬件设施，确保学生能够接触到最新的计算资源，最近还在探讨引入更多边缘计算设备供物联网相关课程使用。
谢菲尔德大学计算机科学系的科研文化也相当浓厚，这直接影响着我们学生的学习体验。教授们不仅自己做研究，也非常鼓励学生参与。我记得有一次，我有一个关于自然语言处理的初步想法，就邮件联系了相关领域的教授，他非常热情地给我提供了指导，甚至还推荐了几位博士生学长给我认识，让我在他们的项目中观摩学习。这种开放的学术氛围，让学生不仅仅是知识的接收者，更是知识的探索者。系里经常会举办一些研讨会（Seminars）和特邀讲座（Guest Lectures），邀请业界专家或知名学者来分享最新的研究成果，这些活动都是免费对学生开放的，给了我们非常宝贵的机会去接触前沿科技，了解行业动态。我最近就在参加一个关于AI伦理的系列讲座，探讨人工智能发展中面临的社会和道德挑战，这些思考对我们未来的职业发展非常有帮助。
再说说大家最关心的——毕业后找工作到底有没有竞争力。这方面，谢大的AI/CS毕业生表现一直都很不错。我认识的好几个学长学姐，去年毕业后都顺利找到了工作，有的去了伦敦的金融科技公司做数据科学家，有的去了曼彻斯特的大厂做AI工程师，甚至还有回国进入BAT等大厂的。根据谢菲尔德大学官方发布的《毕业生就业报告》（Graduate Outcomes Survey），我们计算机科学专业的毕业生在毕业后15个月内，有很高比例的同学都能进入专业对口的工作岗位或继续深造，具体数据我上次在学校就业指导中心的海报上看到，接近90%的毕业生都能找到高技能工作或进一步学习。学校的职业服务中心（Career Service）也特别给力，定期组织简历修改、模拟面试、职业规划讲座，甚至还有针对AI/CS专业的招聘会，邀请很多大公司来校宣讲，提供实习和全职岗位。比如去年秋季的“工程与科技职业展（Engineering & Technology Fair）”，就有来自IBM、Amazon、BAE Systems等知名企业的代表现场招聘，这都是实实在在的帮助。
当然了，学习AI/CS可不是一帆风顺的，挑战也很多。最大的挑战可能就是课程的强度。我记得有个学期，我同时修了机器学习、深度学习和自然语言处理三门核心课，每周的阅读材料和作业量都大到惊人。有好几次我都感觉自己要“猝死”在图书馆了，那种连续几个通宵对着屏幕敲代码的经历，现在想想都觉得肝疼。不过，也正是这种高强度的训练，才让我们的专业技能得到了飞速提升。我还记得有一门高级编程模块，要求我们用C++实现一个复杂的并发系统，代码量非常大，调试起来更是让人抓狂，但最终完成的那一刻，感觉自己的编程能力又上了一个台阶。
还有一个挑战，就是很多时候，课堂上讲的理论知识只是一部分，真正做项目的时候，你还要自己去啃最新的论文，了解最新的模型和框架。这要求你具备很强的自学能力和解决问题的能力。教授们会提供一些参考资料，但更多的需要你主动去探索，去阅读最新的学术期刊和会议论文。我记得有一次在做深度学习的期末项目时，为了优化模型表现，我查阅了十多篇NeurIPS和ICLR的论文，最终才找到合适的解决方案，这过程虽然艰辛，但收获也是巨大的。
语言障碍也是不少国际学生会遇到的问题。虽然我们都过了雅思，但在全英文授课、全英文交流的环境下，一开始还是会有点吃力。我记得有一次上课，教授讲到一个比较专业的术语，我当时没听懂，下课后就赶紧去查资料，然后又鼓起勇气去问教授。他非常耐心地给我解释，还推荐了几本书让我看。慢慢地，我的听力和口语才逐渐适应。谢菲尔德大学的国际学生服务中心（International Student Support）做得特别好，他们会提供语言辅导，还会组织各种文化交流活动，帮助我们更快地融入当地生活。据学校官网介绍，谢大现有超过8000名国际学生，来自全球150多个国家和地区，这本身就是一个非常多元化的环境，大家在一起交流会发现很多共同点，也能相互帮助。我去年就参加了他们组织的“国际美食节”，和来自世界各地的同学一起分享家乡美食，那氛围特别棒。
除了学习，谢菲尔德这座城市本身也为留学生提供了很多便利和乐趣。它是一座典型的英国北部城市，消费水平相比伦敦和南部城市要亲民得多。我记得我刚来的时候，租了一间学校宿舍的单人间，每月租金在四百多镑，而我在伦敦的朋友，同样条件的房间可能就要七八百镑甚至更高了。据Numbeo的数据显示，谢菲尔德的生活成本确实比伦敦要低不少，日常开销和房租都能省下很大一部分。这意味着你在同样的预算下，可以拥有更舒适的生活质量，或者有更多的钱去旅行、体验英国文化。根据Rightmove等房产网站的统计，谢菲尔德的学生租房价格通常比曼彻斯特和伯明翰也略低一些，性价比很高。
谢菲尔德被称为“绿色城市”，有很多公园和绿地，市中心附近就有大片美丽的公园，比如Endcliffe Park，天气好的时候，我经常和朋友们去那里散步、野餐，放松一下学习的压力。如果你喜欢户外运动，峰区国家公园（Peak District National Park）就在谢菲尔德的旁边，坐公交车就能到。我去年就和几个同学一起去峰区徒步了一整天，那里的风景简直美呆了，完全是电影里的画面。这种亲近大自然的机会，在大城市里是很难得的。而且，城市里还有很多艺术画廊、剧院和音乐场所，比如著名的Crucible Theatre，经常会有各种演出，丰富了我们的课余生活。
在学生生活方面，谢菲尔德大学的学生会（Students' Union）也是全英最活跃的之一。它曾多次被评为英国最好的学生会。这里有超过300个学生社团，从学术类的计算机社（CompSoc）、AI Society，到各种体育、文化、兴趣爱好社团，应有尽有。我当时就加入了CompSoc，社团会定期组织编程比赛、技术分享会，还有一些社交活动，这让我认识了很多志同道合的朋友，不仅学到了很多课外知识，也找到了归属感。我记得我们CompSoc去年还组织了一次Hackathon，大家一起通宵编程，那种团队协作的氛围，真的是太棒了。据学生会官网显示，他们每年都会举办上千场活动，满足不同学生的兴趣需求，新生周的时候会有社团招新会，场面特别热闹。
融入当地文化，体验英国生活，也是留学的重要组成部分。谢菲尔德的市中心不大，但吃喝玩乐一应俱全。各种餐厅、酒吧、商店，还有大大小小的集市。我最喜欢去Moor Market，那里有很多新鲜的蔬菜水果，价格也比超市便宜。当地人也非常友好，我记得有一次在公交车站问路，一位老奶奶特别热情地给我指路，还跟我聊了好一会儿。这种温暖的人情味，让我在异国他乡也能感受到家的感觉。市中心还有不少独立咖啡馆和小酒馆，周末的时候和朋友去坐坐，感受一下英伦风情，也是很惬意的事情。
说起避坑指南，我最想提醒大家的就是，千万别指望到了英国再突击提高英语。特别是学术英语，它和我们平时说的口语完全是两码事。我在第一学期写报告的时候就吃了大亏，语法、句式、逻辑结构，感觉处处都是坑。学校的301 Academic Skills Centre提供了免费的学术写作辅导和语言课程，我后来去报了名，那里的老师会手把手教你如何写出符合学术规范的论文，如何避免抄袭，如何有效引用文献等等。据官网介绍，他们提供的服务对所有谢大学生都是免费开放的，利用好这些资源，真的能帮你少走很多弯路，少掉不少头发。我记得有一次，我把我的期中论文草稿拿给他们看，老师帮我修改了好几处表述不准确的地方，让我的分数提高了好几个百分点。
还有一点，千万别不好意思问问题。无论是课堂上、办公室时间（Office Hour），还是私下给教授发邮件，只要你遇到了不明白的地方，大胆地去问。我发现英国的教授们普遍都很乐于助人，他们喜欢看到学生有探索精神。我刚开始有点害羞，怕问的问题太“小白”了，后来才发现，很多同学都会问各种问题，教授们都会耐心解答。这种积极主动的学习态度，对于AI/CS这种需要不断探索和解决问题的专业来说，尤其重要。系里通常会明确告知教授的Office Hour时间，这些都是和教授面对面交流的绝佳机会。
咱们留学生，很多时候会把所有精力都投入到学习上，但我觉得，劳逸结合真的很重要。我刚来的时候也是个“卷王”，每天泡图书馆十几个小时，结果把自己搞得很疲惫，效率反而下降了。后来我学会了调整，每周固定抽出一些时间去运动，或者和朋友出去玩。谢菲尔德大学的体育中心（Sport Sheffield）设施非常好，有健身房、游泳池、攀岩墙等等，学生凭学生卡都能享受折扣价。据体育中心官网，他们每周会开设几十种健身课程和运动项目，总能找到适合你的，保持身体健康，才能更好地投入到学业中。
如果你正在考虑谢菲尔德大学的AI/CS专业，别再纠结了。它确实是一个值得你投入时间和精力去学习的地方。这里的课程内容扎实，教授们学识渊博，硬件设备也相当给力。你会遇到一群来自世界各地的优秀同学，在学习中互相促进，在生活中互相扶持。这座城市本身也充满活力，既有都市的便利，又不失小镇的温馨。选择谢大AI/CS，你不仅能学到最前沿的知识，还能在一个友好的环境中成长，收获一段难忘的留学经历。
现在，别光听我说了。拿起你的手机或者打开电脑，直接去谢菲尔德大学的官方网站，找到计算机科学系的MSc Artificial Intelligence或者你感兴趣的BSc Computer Science with AI的课程页面，把核心课程模块、入学要求、申请截止日期这些信息再仔细看一遍。你也可以在YouTube上搜索一下谢菲尔德大学计算机系的介绍视频，看看校园和实验室的实景。如果条件允许，找找有没有谢大的学长学姐，直接私聊他们问问更具体的情况，他们的亲身经验会比任何官网介绍都来得真切。记住，申请季的竞争很激烈，早点动手，做好规划，这会让你在未来的留学路上更加从容。我在谢大等你，咱们未来有机会在校园里偶遇，到时候别忘了跟我打声招呼哦！
