OMSCS真是越来越难了
OMSCS申请难度与推荐信获取成新焦点，AI时代专业选择与学费争议持续
1. 关键信息
- (之前已归纳) OMSCS项目难度持续增加，以“硬核”著称，GA是公认难关。
- (之前已归纳) 6601（AI）课程已在2025年冬季学期引入NOSI IDE限制LLM使用，学校持续加强作弊检测。
- (之前已归纳) 用户开始询问GT目前的录取难度，并提及在小红书上看到很多转Offer的案例。
- (之前已归纳) GT录取趋势：过去录取容易，毕业率低（12%到7%），近两年变难但录取率仍约60%以上。
- (之前已归纳) 硬课体验：2025年1月毕业的校友认为Reinforcement Learning (RL) 最硬核，Information Security Lab: Binary Exploitation (InfoSec Lab) 也很耗时，Computer Photography则比较有趣。
- (之前已归纳) 学习时长：有用户为H1B抽签考虑两年速通，后改为三年完成。
- (之前已归纳) 替代方案：有同事在读斯坦福的non-degree option，可抵学分但无学位。
- (之前已归纳) 学费昂贵：有用户指出 OMSCS 项目的学分“是很贵的”。
- (之前已归纳) 教学理念争议：有用户质疑为何不让学生“划水”过，并询问老师是否受学校指标限制。另一用户反驳称，如果学生“划水”毕业，将导致所有毕业生的学位价值贬低。
- (之前已归纳) 近几年，GT的录取门槛正在收紧，已出现未被录取的情况。
- (之前已归纳) 教育标准和课程难度存在客观差异，不同国家和地区的认证标准也不同。学校可以通过控制核心必修课难度来实现“宽进严出”，Instructor of Record掌握具体课程标准，学校可安排高标准教师负责。
- (之前已归纳) 用户Vincent5211已完成6门课程，并选择了AIES, ML4T, CN, DAS, NLP和Network Science等被认为是“水课”的课程。他认为这些课程性价比高，即使无法完成整个硕士项目，学分也可转入其他硕士或博士项目，从而节省未来学费。
- (之前已归纳) 用户Puyi认为，部分老师“卡学生”的心态是错误的，并提出学历应效仿哈佛模式，通过付费获得高分和学历，更注重学习过程中的人脉建立和未来互助。
- (之前已归纳) 用户TtiGeR回应Puyi关于“MS不好拿”的说法，指出如果不想花时间，可以选择WGU等项目，暗示OMSCS的难度是其核心特点。
- (之前已归纳) 用户psilocybin对AI课程限制LLM使用的原因提出疑问，询问“为啥啊”。
- (之前已归纳) 用户buyacar表示自己多年前上OMSCS时感觉“还好”，但因错过一次作业最终获得B。
- (之前已归纳) 用户i589pending引用psilocybin的疑问，询问是否可以通过采集卡等方式规避AI课程对LLM的限制。
- (之前已归纳) 用户LAWANDORDER联想到网游作弊器，询问是否可用于考试作弊。
- (之前已归纳) 用户i589pending提出了一个详细的规避AI课程LLM限制的方案，包括使用采集卡、另一台电脑运行AI识别题目、编写AI agent生成人类思考步骤的答案，并指示如何故意犯错和删除，以及在主电脑显示器上加装小屏幕、避免戴眼镜等伪装措施，以期被视为“论坛内容总结助手”。
- 新增信息： 用户ians038收到了录取通知，并询问在AI时代选择computing systems track是否合适。
- 新增信息： 用户狂魔哥提出当前获取推荐信的难度，因推荐人可能已“老了”而难以获得。
- 新增信息： 用户AWSNiuma建议通过朋友或同事获取推荐信。
- 新增信息： 用户ians038分享了其申请时间线：2月25日提交申请，2月28日提交推荐信，3月20日收到录取通知。
2. 羊毛/优惠信息
- (之前已归纳) 用户Sunshine9放弃了某种形式的20%额外奖金（bonus）。
- 无
3. 最新动态
- (之前已归纳) 6601 AI课程的防作弊措施（NOSI IDE）已在2025年冬季学期实施。
- (之前已归纳) 讨论焦点从课程难度转向了GT（佐治亚理工）目前的申请和录取难度。
- (之前已归纳) 新增了关于RL和InfoSec Lab具体难度的经验分享。
- (之前已归纳) 围绕 OMSCS 学费的昂贵程度以及对“划水”学习可能引发的学位价值的讨论。
- (之前已归纳) GT的录取难度正在逐步提高。
- (之前已归纳) 进一步探讨了教育标准、课程难度差异以及学校如何通过教师安排来维持学术严谨性。
- (之前已归纳) 用户Vincent5211分享了其选择“水课”的策略，强调了学分互认和未来转学的可能性。
- (之前已归纳) 用户Puyi对当前教育模式提出质疑，主张以“高分高学历”和人脉社交为导向的学习理念。
- (之前已归纳) 用户对AI课程限制LLM使用的动机表示好奇。
- (之前已归纳) 用户buyacar分享了其早年就读OMSCS的经历，暗示项目难度可能随时间有所变化，并提到因一次作业失误导致成绩受影响。
- (之前已归纳) 用户对AI课程的防作弊措施（如NOSI IDE）的有效性提出质疑，并探讨了可能的规避技术。
- (之前已归纳) 用户将OMSCS的作弊检测与网游作弊器类比，引发对考试作弊技术可行性的讨论。
- (之前已归纳) 用户i589pending提出了一个高度技术化且复杂的规避AI课程LLM限制的方案，详细描述了硬件和软件的配合以及伪装策略，意图将此行为包装成合规的“内容总结助手”。
- 新增动态： 用户ians038成功获得录取，并对AI时代选择Computing Systems Track的适宜性提出疑问，显示申请者对专业选择的考量。
- 新增动态： 推荐信获取的难度成为新的讨论点，反映了申请过程中可能遇到的实际问题。
- 新增动态： 用户ians038分享了其申请时间线，为其他申请者提供了参考。
4. 争议或不同意见
- (之前已归纳) 学习方法选择：用户Sunshine9放弃了某种奖励机制，选择了更依赖TA支持的传统学习/调试方式。
- (之前已归纳) 难度认知：GA难度仍是挑战焦点。
- (之前已归纳) 录取难度：用户对当前GT的录取难度表示疑问，并参考了小红书上的信息。
- (之前已归纳) 录取难度对比：存在“过去容易，现在变难”的共识，但整体录取率仍高于很多项目。
- (之前已归纳) 关于是否应该允许学生“划水”过课程，以及这种做法对学位价值的影响。
- (之前已归纳) 对GT录取难度收紧的普遍认知。
- (之前已归纳) 关于是否所有课程都应降低难度以适应不同水平的学生，以及“宽进严出”的实现方式。
- (之前已归纳) 关于选择“水课”以最大化学分利用率和未来转学优势，是否是一种更具性价比的学习策略。
- (之前已归纳) 关于教育的本质应是付费获得学历和人脉，还是强调学术挑战和能力提升。
- (之前已归纳) 关于OMSCS项目是否“不好拿”，以及对AI工具在学术中的作用的质疑。
- (之前已归纳) 用户buyacar的经历暗示了OMSCS项目难度可能存在一定的时间波动性，与一些用户认为难度持续增加的观点形成对比。
- (之前已归纳) 对于AI课程限制LLM使用的技术手段（如NOSI IDE）的有效性存在疑问，用户探讨了其被规避的可能性。
- (之前已归纳) 作弊技术的讨论延伸至考试作弊的普遍可行性，引发对学术诚信的进一步思考。
- (之前已归纳) 用户i589pending提出的规避方案，虽然技术上可行，但其复杂性和目的性（规避LLM限制）本身就构成了一种对学术诚信的挑战，引发了关于技术手段是否能完全绕过学校监管的讨论。
- 新增争议： 关于AI时代选择Computing Systems Track的适宜性，显示了对专业方向在未来就业市场竞争力的考量。
- 新增争议： 推荐信获取的难度成为新的讨论点，反映了申请者在准备申请材料时可能遇到的实际困难和不同解决方案的权衡。
5. 行动建议
- (之前已归纳) 申请课程资源时，需权衡放弃额外奖励以换取更直接的TA支持是否值得。
- (之前已归纳) 准备应对日益严格的防作弊措施，尤其是在AI相关课程中。
- (之前已归纳) 关注GT近期的申请难度变化，结合不同渠道信息判断录取趋势。
- (之前已归纳) 准备应对RL等高难度课程的强度，并可考虑斯坦福non-degree option作为替代方案。
- (之前已归纳) 认识到OMSCS学费的昂贵性，并对“划水”学习可能稀释学位价值的观点有所警惕。
- (之前已归纳) 申请者应意识到GT的录取门槛正在提高，做好充分准备。
- (之前已归纳) 理解不同课程难度差异是正常的，学校通过Instructor of Record来维持课程标准，申请者应为更具挑战性的学习体验做好准备。
- (之前已归纳) 考虑根据个人职业规划和未来深造需求，策略性地选择课程，尤其是在GT的“水课”中积累学分，并探索学分转入其他项目的可能性，以提高整体学习的性价比。
- (之前已归纳) 重新审视教育的价值导向，思考是追求学术上的挑战与成长，还是更侧重于通过教育获得学历、人脉和职业发展上的便利。
- (之前已归纳) 如果追求快速获得学位且不愿投入大量时间，应考虑其他项目（如WGU），OMSCS的难度是其固有属性。
- (之前已归纳) 考虑OMSCS项目难度可能随时间变化，早年入学可能比近期更容易，但仍需为当前项目的挑战性做好准备。
- (之前已归纳) 在应对AI课程的防作弊措施时，需要关注技术规避的可能性，并对学校检测手段的有效性保持审慎。
- (之前已归纳) 对于考试作弊的讨论，应认识到其潜在风险和学术诚信的重要性，避免采取不当行为。
- (之前已归纳) 用户i589pending提出的规避方案，虽然详细，但其复杂性和潜在的风险（被检测到）值得用户权衡。在尝试任何技术规避手段前，应充分了解其可行性、道德伦理以及可能带来的后果。
- 新增建议： 考虑在AI时代，Computing Systems Track是否仍是最佳选择，并结合自身职业规划进行评估。
- 新增建议： 积极探索多种途径获取推荐信，如寻求朋友或同事的帮助，以应对推荐人资源可能面临的老化问题。
- 新增建议： 申请者可以参考用户ians038分享的申请时间线，合理规划申请材料提交和等待录取的时间。
本以为Online的CS应该不会太难，想读一个试试，结果发现课程越改越难了。
全职上班断断续续读了3年了，也才上了6门课，有名的水课都被我选完了（已经读了AIES, ML4T,CN,DAS,NLP和Network Science），不知道之后的硬课该怎么搞。一开始打算选ML track，结果发现GA实在是没勇气上，现在想改成AI track，发现必修课也一点不简单，感觉毕业遥遥无期。
有个朋友读完了。扒了一层皮。
而且是在GPT Boom之前读完的，全A，包括GA。我简直膜拜。
卧槽 跟我完全一样上了6门课
我是真无法想象没有GPT的时候，这帮大佬是怎么毕业的。
26春季开始，本想着上一个玩玩的 有啥课程推荐么
看你基础了，如果想上『水课』的话，那我上过的课都算是水课，你都可以试试。如果你是大佬的话，那就随意了，怎么评分高就怎么上了。
p.s. OMSCS项目里水课的定义是： 花时间一定可以读的出来的课称之为水课，硬课为有些就算花了大把时间也可能读不出来的课（有的时候要看天赋了）。
还有门水课之王你还没选, DM
哈哈哈，我选不上。DM实在太火爆，而且位置太少了。
GaTech？他们那个出了名的不水
和学校项目有关系
是我轻敌了，这项目现在毕业率不到9%。很多人碰了一下，就放弃了。
要上到后面才能选上,还剩两三门的时候
话说AI track看似能绕过GA,但是两门必修课也不容易,看起来也花时间. 与其啃两门复杂的课,不如专攻GA,然后其他选水课
感谢他们家早年拒了我 我觉得我不脱产上不下来
关键这玩意读完对找工作还有用吗
我现在也发现了，感觉怎么样都很难。难搞。。。
不转码的确没啥用，我现在已经上了60%，不上不下的。放弃了又觉得亏，读下去又觉得累，难顶。
我有时间真觉得拒了反而挺好。
我知道一个印度同学,很猛,在职的时候一个学期能上两门
大佬无处不在，比不了。。。哈哈哈哈
以前可能有用,这两年就难说了
看人看大环境
我朋友是疫情前上了编程夏令营然后马上就找到工作了 然后自己全A omscs毕业之后现在却找不到新工作
时间点和时机很重要
【引用自 buyacar】:
我知道一个印度同学,很猛,在职的时候一个学期能上两门
卧槽，现在的小朋友这么弱么？这不都是第一学期的基操么。。。我们组小黑都能一学期两门。。。每quarter skip one on one都说I can handle it
我记得当年大家都在问怎么能第一学期take extra。。。
UIUC 的MCS非常水。我认识的很多人都能每周花40-50个小时全职工作，并每学期上4门课。
OMSCS出名的硬核，其他的蛮多挺水的，UIUC，ASU什么的
果然OMSCS便宜是有代价的
【引用自 浅吟低唱】:
GaTech
的omscs是出了名的硬核，
【引用自 buyacar】:
绕过GA,
Intro to Grad Algorithms 一般是读这个项目快要毕业的时候才敢尝试的课
没基础纯转码学的话，确实要么学习能力很强，要么人悟性很强，lz加油
有了gpt之后 学位的筛选作用就更差了
其实还行，现在学起来也比以前简单一些了，有这么多ai工具可以帮你解释各种东西。。
前几年读的时候只能硬差stack overflow之类的，一学期两门课给我干碎了
现在也不简单了
uiuc mcs一开始不监考 开卷 所以巨水
念完了 OMSCS 也念完了 UT Austin 的 MSCSO 4.0
差不多 20/21 年开始念的
以个人（包括作为同学和作为 TA）的观察
OMSCS 的门槛的确是慢慢放宽了
难度也一直在降
像 GA 现在的难度远不入过去 FFT RSA 之类的都砍了 深度和难度更比不上 UT 的 CS 388G
（个人没有转码需求 属于公司报销不念白不念的心态）
不仅仅一人痛苦 P2上了三年的学 三年几乎没怎么出去旅游过 一开始还有疫情 后来真的要疯魔了 每个周末都是大眼瞪小眼 终于毕业我感觉我比P2还开心
这个网上风评本来就是workload大，ut austin的那个也是。
online cs硕士都是便宜的不简单，简单的不便宜。
这边建议先上水课，现在水课一直在改革越来越难。上得七七八八了，临门一脚，逼一下自己也就毕业了。
要读track毕业的话，最后几个必修选修课是逃不过的
我一直在鼓励p2也去读一个，毕竟有作业可以抄
upenn mse-ds的online硕士怎么样？3万7的价格，值得吗？貌似难度低一些
我知道啊。我都快毕业了。
作为 TA 很认真的说会查的
这学期我们课就上报了二十多人 汉语拼音名字也有好几个
不要投机取巧
想知道他们抄作业到什么程度？ 借鉴点idea抓一下扣分点还好吧。有些课rubric和扣分真的两件事。
GaTech 抓到作弊或者完全AI抄袭是直接会给警告信的
每当过 TA 的每门课尺度都不一样 GaTech 和 UT 尺度也不一样…
像 UT 虽然不用 Honorlock，但是会查 exam log，有些人连 GPT 的 citation 都贴进 Canvas 里了…
现在的话ut和gt的online cs哪个更难？
我感觉抄袭应该是蛮严重的，之前有门课还有队友要送我他的作业，我都拒绝了，結果自己做得苦哈哈。
你如果说要全 A 那肯定 UT 更难 因为 UT 有 +/- Grade 所以要拿 A 容错更小一些
如果单纯是毕业 那应该 UT 简单一些 没有 time ticket、cap 这些烦人的限制 课程组合也更加随意一些
如果考虑 OMSCS 的 GA （其实真的还好，并没有那么夸张）那确实不太适合没有 CS 本科基础的 UT 没有这个门槛 但也可以在 OMS 选别的 specialization 绕开
如果想当 TA 应该是 GaTech 更容易一些 招的人多 不过 Pay 和员工福利都不如 UT
谢谢！！
【引用自 TtiGeR】:
OMSCS 的 GA
【引用自 TtiGeR】:
确实不太适合没有 CS 本科基础
非常赞同，所以Graduate Algorithms这门课一般都是gatech快要毕业的毕业生上的OMSCS 最后倒数几门课
已经有工作了，上这个的意义何在？
大家帮我出出主意，我AI track该怎么毕业？
SDP和GA二选一的话，我肯定选SDP
但ML,AI和KBAI三选二的话，就很头疼，这三门课都不太好上。
我现在上完6门课了，虽然都是A，但是都是很水的课，我实在是不知道这些core该怎么简单毕业。
现在的奇葩学生越来越多了
我当 Head TA 的一门课 有个学生主动发 Ed Post 说自己违反了考试规则 目的是为了让自己的回答更清晰 说自己虽然违反规则 但非常尊重 academic integrity
Professor 也无语了 问我这学生发这个的目的是什么 主动承认违规了肯定要上报啊… 捉摸不透的脑回路
还有几个学生信誓旦旦自己考试绝对没作弊的 看着GPT生成的内容慢慢编辑成自己内容的过程（把 Emoji 都删掉 LaTeX 的公式都改成 plain text 的 加粗的都去掉…） 一声不响了
都学 CS 了 居然想不到只要在 Canvas 考试里输入过的内容都会被 log 吗？ 不然 Canvas 是怎么保存未提交考试进度的…
全A很容易吧。。
加工资吧 我知道有人毕业了 base 加了 40%
没上过 SDP 但是 GA 真的没那么难…
我第一个考试考砸了 最后 94% 拿的 A
这门课只要 70% 就能毕业了
我觉得 GA 甚至没有 SDCC 难
这是转行么？已经做码农了有没有学历就无所谓了。可是现在科班都不好找ng工作，读个online master感觉不值啊。
说是和onsite ms没区别？那感觉没身份问题还是挺划算的呀
online master不知道可不可以用来申niw（感觉是可以的
对于码农来说ms和bs没有区别，都是L3起步，现在L3的坑可是少之又少，我鱿鱼厂连intern转正都不能保证，组里的L8没事就说有了AI连5级都不需要了。
【引用自 fishfood】:
ms和bs
bs 找工作还是比ms难
老实说我也不知道为什么要读这个，周围好多人都在读我也就莫名被卷起来了。
我自己本职工作是做芯片系统架构的，已经工作十年了。现在要放弃但感觉太亏了，毕竟已经读了6门课了。
在老板眼里都没有区别，除非你是做AI的PhD，其他都是genralist new grad。
做这个的难道不是应该赶着现在AI chips这波很爽么？
我covid的时候一边读线下的硕一边omsa 两年读完了。。。结果就是完全没用上 白花了1万刀
跟我没啥直接关系，我是做硬件系统架构的。
看公司吧 有的公司真的按学历 promote
我刚上完6601，真的不简单。。
读了一大半确实进退两难了,现在放弃前面的钱都白花了,继续下去又费时间
很多人都是边上班边读。。感觉就没那么多时间做作业了
这题我会，今年三月刚刚收到omscs的录取的时候，我也觉得我毕不了业，我记得我还在论坛里发了一个很矫情的帖子。
因为我就是传说中0基础，完全没有任何背景的cs小白，本科硕士都是学的财务金融，白天还要上着来回通勤2个半小时的full time，也没有人能教，不懂全靠自己问AI老师教的萌新。
第一学期朋友帮着硬抢GA 和DL，想法很简单，觉得想让自己直接就上最硬核的，如果学不懂，那cs这条路就让自己趁早放弃，没必要浪费时间浪费精力。
今天下午刚刚出的GA的第三次考试成绩，这门课的三次考试占最后总成绩的90%，所以刚刚好应该能拿A。所以楼主不要害怕，也不要没勇气，你都已经上了6门课了，很快就可以毕业了。
并且昨天学校发邮件说，现在最多一学期可以选3门了，所以原本要两年毕业，现在我打算2026 spring直接拉满三门，这样试试一年半就可以毕业了。
虽然我也知道就算读完书，按照现在的市场形式，我一个ng也不一定换工作，但是人生都是体验，既然自己坚持的，就要试着走完，人生不如意事十之八九，我也很多时候学不懂的时候会难受会哭会觉得自己笨，但是都自己默默的扛过来了，所以要相信自己的，并且你不是一个人，我们共勉！
You can’t tell if a degree is onsite or online just from the diploma.
【引用自 fishfood】:
对于码农来说ms和bs没有区别，都是L3起步
Federal government 的 entry level 工作，学历和 GS 级别挂钩。想和 master 拿一样的钱，本科再加工作经验。
可是op已经本科并且有工作经验了啊。
我的天，我每学期1门课都觉得多，你竟然打算下学期上3门。
GA其实没有想象中那么难的 我当时抱着这门课估计会挂的心态 结果上了发现还好 最后还会curve 然后final也不用考（final是给分不够的人 弥补用的）
GA属于那种一看就会怀疑自己智商，学下来发现会脑洞大开的课。我选的第一门课就是它，就怕刷完水课后处于进退两难的尴尬地位。但是！GA也成功把我劝退了
想申请OMSCS但是被三封推荐信劝退，你们都是怎么申请的…?
工科博士毕业之后一边上班一边上课的日常，明年准备挑战GA，希望能顺利毕业….话说GA给curve吗？
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SAD没有吗？我觉得ML，AI还好，DL真是学得想死
40%?! 卧槽不敢想啊
Reinforcement Learning 咋样，听说教得很烂？
ML和AI我上完都是A, ML需要文章格式写的好看，我当时是大佬给的IEEE的template。 AI作业一放出来就开始的话，肯定deadline之前是能交上去的。
OMSCS两年了就上了GA我觉得没那么难啊，虽然我一个考试因为旁边有手机被判了0分，ML DL RL我在OMSA上选了感觉RL是最难的,反正当时学的云里雾里的，现在有AI了估计会容易点
之前的上课视频是做的挺烂的，主要Littman这个大佬的思维感觉和平常人不太一样，如果静下心来一边看一边做笔记，还是能学到一点东西的。新的supplementary视频做的不错，建议从这个入手，看完再去看之前的。现在是四个project， 和ML一样，code+报告。如果之前上过ML的话，问题不大。一半的人拿A
什么课啊？这么夸张
怎么查？就查抄袭是吗？
这个项目如果已经有一个msee（data driven向，课也都是ai）还能申请吗
另外不知道再来个这个有没有用，现在这行情感觉不是ai phd也没区别
前几年貌似有curve，这几年貌似没有了，GA 25%的A，GA 的TA里面我最爱Joves了，他的Office hour一定要认真听，虽然时间长，但是都是干货，不过他下学期要去UT读另一个master了，不知道还会不会当这门课的TA了
下学期选了AI +ML，打算再搭一门简单的课，AI 和ML哪个花费的时间比较多呀？
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我觉得DL比GA简单
是嘛，幸好我没上GA。
我觉得GA的考试还是真的有点难
自己写了三份，找同事发出去
希望传说中的note能够传下去 同时上AI和ML的是真大佬，佩服佩服！AI主要是七八个project和两个考试，ML主要就是四个project（code + 报告）占大头，还有一个期末，据说现在还有quiz了。两强度都挺大的，时间上应该也差不多。从心理健康的角度上来讲，AI要友好一点，ML那个report因为rubric不可见，有些运气成分，但是你把hypothesis搞好，然后按照problem description, methods, results, discussion, conclusion这么写下来，中途不断强调这些hypothesis是怎么验证的，问题也不大。
GA是什么课
我看OMS Reviews，有同学说ai的第一个project要花60个小时做 ，但是6个project貌似可以waive掉一个～
【引用自 anon50745929】:
GA是什么课
Google Ads 培训，给希望卖货的独立站拥有者培训
support.google.com
技能学堂中的 Google Ads/GMP/GA 简介 - Skillshop帮助
重要提示：本文仅适用于技能学堂中的 Google Ads、Google Marketing Platform 和 Google Analytics（分析）学习内容。如需详细了解技能学堂的主题分类，并找到适当的帮助文章，请点击此处。
Intro to Grad Algorithms 算法
如果已经上了GA的话，我觉得难度会低一些，第一个project就是写各种seach算法，我没cs背景，做第一个project的时候是挺头大的（最后89/100，你上过GA之后应该会好一些）。然后后面的project确实会简单一些
自己可以是同事吗 懒得麻烦人
ai第一个是个劝退project，后面就好一点了。但是ai的确是难课了。
这种硕士其实opt期间也可以读，没有任何法律上的副作用
我没要那么干 我也一门
哦我的意思是很多人读master就是为了蹭一个opt。
如果有身份不需要这个opt的话，感觉读omscs还是很赚的
这个项目是网上项目中比较有名的难项目吧？价格也比其他网课项目贵，好像
【引用自 katrix】:
价格也比其他网课项目贵
算是比较便宜的了 整个念下来不到 $10,000
【引用自 Rothy886】:
话说GA给curve吗
以后应该都没有了 Optional Final 应该也没有了
【引用自 Fez】:
想申请OMSCS但是被三封推荐信劝退，你们都是怎么申请的…?
两封工作的，一封学校的
其实只交两封也没问题，挺多人只有两封也被录了
OMSCS 基本上还是宽进严出的
疫情以前好像是6000+，当时贵还很多人去读这个，好像就是因为真能拿个学历，而不是当时多数学校或者网上项目的普通certificate。只不过后来疫情+后疫情时代，很多学校把on campus那一套搬上了线上，导致后来线上课也贵了。这个仅个人印象
疫情前其实是贵的 后来 USG 决定去掉了一些 fee 所以总价变便宜了 今年 USG 又调整了一些 fee 所以总费用又恢复到了几年前
如果只考虑 tuition 不考虑每学期的杂费的话 其实是没有太大变化的
@leekuanyew
我下个学期已经注册7638和6750，如果能被允许读三门就再选一个，趁着我phd最后一个学期没有太多事儿抓紧补进度
之前六个学期我总共才读了两门 gios因为当时论文投稿被要求补实验没时间写作业withdraw了，ML4T因为qualify exam也withdraw了，Intro To Info Security是因为去日本玩搞得没时间也withdraw。每个学期开始前总是雄心万丈，然后被搞的焦头烂额，血压飙升
妈的，把自己搞成withdraw仙人了
按通胀算，是更便宜了，7000~刀能在美国拿个cs学位真不错了
【引用自 TtiGeR】:
如果想当 TA 应该是 GaTech 更容易一些
是这学期上完课拿了好成绩第二学期就能申请当ta吗
是的
有的课需要的人多 也会提前邀请 比如 GA 刚考完试就开始发 Email 邀请了
【引用自 CactusGreen】:
如果能被允许读三门就再选一个
来念 6211
OMSCS is the cheapest among online CS master programs.
Look at Columbia.
小红书上很多人都说找有edu邮箱的同学交推荐信就行，当成科研合作者
【引用自 白洲梓的星怒】:
upenn mse-ds的online硕士怎么样？3万7的价格，值得吗？
花钱买Upenn的名头，公司花钱就去呗。。。
【引用自 TtiGeR】:
都学 CS 了 居然想不到只要在 Canvas 考试里输入过的内容都会被 log 吗？ 不然 Canvas 是怎么保存未提交考试进度的…
我写了个script直接把canvas的log内容给拦截了 教授只能看我想让他们看的东西
看起来就好难
不是同一个学校也可以吗？
可以，合作不是一个学校很常见
读完omsa+omscs，课程难度其实在增加，很多课project/hw比以前增加一个，开卷的考试变成闭卷
最大差别是近几年有gpt老师
之前我都是上班同时2-3门一齐读(为了撸报销)，基本很快就毕业，就是omscs读到后期孩子出生了就变成一门，skip了一个学期也是两年毕业，2个degree读下来只有network science拿了个B，其他都是A
我也明显发现课程变难了，2023年之后好多课都开始改革了，最显著的就是开卷变成闭卷，强度也变高了。
7638这课非常不错，条理很清晰，上起来体验很不错。
但是6750 每周就要写2000多个字的report实在是劝退。
的确，虽然OMSCS最近也涨价了，不过依旧是全世界信价比最高的CS online master项目，没有之一。
我那会儿直接找了三个同事给我写的。
我发现一旦脱节gap了一学期，可能就再也不想上了，只能一鼓作气硬撑下去。
SAD 之前有一个学期非常的差，你可以看看这个帖子。https://www.reddit.com/r/OMSCS/comments/1b3lgpg/never_take_cs6310_sad/
我记起来了，好多人那会儿退课了，其实21F上的，那会儿还好
对的，以前SAD是门很好的课。2024年春季之后，就不再推荐了。
7638有推荐预习的材料吗？求一个
6750写东西不怕，就怕rubric太繁琐
6211 过去两年是 100% 全 A （除了 Drop 的）
【引用自 chaoskane】:
开卷的考试变成闭卷
一般而言（当然有例外），闭卷考试的题目难度比开卷考试低。
教过十几门课，基本上所有教授的出题原则都是开卷就要出难题，压轴题甚至是翻遍书和网络也找不到的难度，现在还增加了让 GPT 也十答九错的要求…
所以开卷题目很难出，也很难批，不如改成闭卷…
但就算有 HonorLock，学生还是会想尽办法作弊…
完全没有 log 也会被 flag 的，因为正常的答案都是慢慢打出来的，内容会逐步变多…
有的学校开始要求用 secure browser 了，不过道高一尺、魔高一丈，最后还是得改成 in-person 考试，设备都是学校提供的。
【引用自 TtiGeR】:
完全没有 log 也会被 flag 的，因为正常的答案都是慢慢打出来的，内容会逐步变多…
【引用自 nadecantcode】:
教授只能看我想让他们看的东西
我之前写的extension可以选择发送 还写了个input replay 如果是复制粘贴上去的会慢慢log replay发过去
【引用自 TtiGeR】:
secure browser
没啥用 用VM都能破
【引用自 TtiGeR】:
最后还是得改成 in-person 考试，设备都是学校提供的。
感觉还是这个舒服
这门课修的人好少，瑟瑟发抖
【引用自 nadecantcode】:
没啥用 用VM都能破
并非如此 ITS 的 Secure Browser 就可以检测绝大多数市面上的常见 VM
他们有两套方案 一套是 Stealth 模式 就是让学生考试 秋后算账 只要考试规则里禁止了使用 VM 就可以在之后取消成绩
另外一套方案涉及 NDA 就不细说了 之前学校自己测试和请了第三方的 cybersecurity 团队目前都没能绕开检测 对绝大多数普通学生而言 基本上是绕不开的
因为要 AOS 拿了 A 或者 High B 才能选的缘故吧
【引用自 TtiGeR】:
ITS 的 Secure Browser
这个没试过 我用过的secure browser都是高中考试的时候学校给的
他们主要是给认证考试或者 ETS、医学法律执照等等考试服务的
据说他们安全团队负责人以前是专职研究游戏作弊包括物理外挂的。他们演示里甚至有专门的 AI 键盘作弊的，看起来和普通键盘一样，但是打了某些字之后，就会触发 AI 生成 autocompletion，之后每按一个键就会出现一个字母，看起来像自己打的一样…
【引用自 CactusGreen】:
允许读三门就再选一个
你还打算选什么课呀？
【引用自 CactusGreen】:
ML4T
之前这个课一直在我首选课表里，但是我有个小伙伴2025 fall上了以后跟我说现在这个课变得特别特别的繁琐，也不学不到啥，教材很老，我就不想上了
我发现下学期1.12号开学到5.7结束，然而我还有7，8天的假期不休就要作废了。
于是我前五分钟买了12月30号，旧金山飞香港的机票，打算回国休息两周，赶着1月12号开学的时候回来，不然下学期拉满三门课，可能要爆肝的节奏，完全没有时间玩耍，不过挺过五月份，又是一条好汉，想想就有点小激动！
我也想回国 好羡慕
ML4T作业要求细节很多，我一看p1作业要求就不想写，在教知识和教coding之间选择了教规矩，据反馈说ta很挑剔…我是没领教
【引用自 Sunshine9】:
你还打算选什么课呀？
没想好，可能挑一门水课
我是Fall 2023上的ML4T，第一个学期。其实我是还蛮推荐的，虽然的确繁琐和恶心，但是适合新人转码，非常打基础的一门课。只能说各有利弊，project 1，project 3 和project 8比较花时间，尤其是project 3，我记得我那会儿前前后后花了46小时才做完。（当然我基础差是很大一部分原因）
我觉得如果不去上一些硬课(gios, hpca,…)而只是为了学位的话感觉其实并没有对实际工作/找工作有什么特别大的用处（当然可能有一些小的用处比如终于觉得自己是CS科班出身之类的），因为一问还是啥也不会
【引用自 CactusGreen】:
可能挑一门水课
要不一起上 AI, Ethics, and Society吧，据说就写五篇读后感？
可以啊，不过得看到时候还有没有vacancy
AIES 是大水课，但是挺烦的
烦的点在哪里，不是就写五篇读后感吗
我觉得得看有没有认真学，认真学还是有用的
期中期末占比大且老师监考的，没有认真学很难A的
找工作的时候有帮助吗？跳槽去哪了
反正我machine learning concentration全A没觉得有啥难度 老师监考不监考和拿A难度有啥关系
是学习内容比较简单还是谭友比较有实力捏
OMSCS 只要时间花够，全 A 基本是十拿九稳的
OMSCS + MSCSO 总共 20 门课里绝大多数课都拿了 98% 以上，有几门有 extra credit 的，也拿到过超过100% 的。就算 GA 也有 95% 左右
当然，学习能力和记忆力肯定有个体差异，但总体来说绝大多数课程的难度是很合理的
当然这个和性格也有关系，蛮多人对成绩完全无所谓，能毕业就行，这也无可厚非
但强烈不建议投机取巧，都是成年人了，付出了时间和金钱，应该换来对知识的掌握，而不只是为了一张没什么用的纸
因为不是都是写读后感啊
有时候提供的数据特别不好 分析的时候就要特别小心 才能完全符合讲得不怎么清楚的要求
有时候规定的文献时间范围内，并没有太多符合的文献可以选择，哪些能用，哪些不能用… 虽然写写没花多少时间，三十找符合要求的文献花了三四十个小时… 不烦人么
当时学这门课是因为公司正好有 AI Ethics 方面的合同需求 若非如此 肯定是不会上这课的
咱是onsite的，咱都是认真学的，毕竟学费是自己掏的
你举的例子只能说明你这个朋友厉害，并不能说明这个学位简单。下次举例子别我一个朋友了，多说说你自己。我还有同事是图灵奖得主呢，跟我有啥关系吗？
那这种omscs 也没啥门槛吧，phd 乱杀那种？
不过个人感觉phd 真的看运气没啥上限，天知道能和什么神仙偶遇蹭到点
【引用自 ctzsm】:
你这个朋友厉害，并不能说明这个学位简单。下次举例子别我一个朋友了，多说说你自己。我还有同事是图灵奖得主
【引用自 ctzsm】:
下次举例子别我一个朋友了，多说说你自己。
确实，谁还没几个牛逼的朋友了。
举个例子，任何北京人，两个关系以内从来不缺牛逼的人，三个关系以内绝对有部委
我现在三个关系以内最牛逼的人是elon musk和张一鸣（直接能说上话的那种），你们也可以捋一捋你们的这些“朋友”，以及“朋友的朋友”但和你关系不错的统称为“我朋友”。实际上“我朋友”很没代表性，我朋友也有好多在老家种地/乡村当老师的，但从来不会去提他们。“我朋友”本质上是事先筛选出来了正态分布的前1%，然后把它们当成随机采样对象。
【引用自 AWSNiuma】:
那这种omscs 也没啥门槛吧，phd 乱杀那种
这事情和门槛一点关系也没有，跟学历高低关系也不大。
在职的员工工作之外念书拿到学位的，说明是个坚持自我提升的员工，不是每天都得过且过的。而且拿了学位走人的几率提高了很多，所以才会给 promotion 和 retention。（隔壁组有个同事五十多了，今年刚拿到 WGU 本科学位，也加了 $15 K base）
而绝大多数 PhD 都是脱产学习的，绝大多数岗位也不需要 PhD，甚至不敢用 PhD。不论是稳定性，还是团队适应性，普通岗位招到的 PhD 质量都不高（最优质的 PhD 通常不会来应聘普通岗位）。
【引用自 白洲梓的星怒】:
三个关系以内绝对有部委
肯定不能这样算啊，不然 4 个关系内能搭上总书记，5 个关系内能搭上大统领
【引用自 TtiGeR】:
会给 promotion 和 retention。（隔壁组有个同事五十多了，今年刚拿到 WGU 本科学位，也加了 $15 K base）
而绝大多数 PhD 都是脱产学习的，绝大多数岗位也不需要 PhD，甚至不敢用 PhD。不论是稳定性，还是团队适应性，普通岗位招到的 Ph
真的很神奇了，居然不看绩效而是看个人的上进程度涨薪，目测不大？还处在某个创始人的理念能够压过股东的阶段
猜得不对
现在GT 的6601的assignment 0是环境设置，学校要求装NOSI IDE，说是为了防止用llm[Facepalm]
它删除了标准 VS Code 中的某些功能（如原生的 AI 支持）。
它内置了特殊的加密和日志记录功能（用来监控你是否手写代码）。
它屏蔽了你安装 Copilot 或其他 AI 插件的权限。
没有辅助写代码的功能，而且不允许复制粘贴代码
不理解，这个怎么知道你用了llm？是会监控你的行为并上传吗？
没教过 6601 不太清楚唉，只有在 reddit 上看到有讨论…
这学期教另外两门课，一门没考试，一门基本全考试
之后不会所有OMSCS的课都变成这样把？？
我不知道呀
考试的科目有HonorLock监考，感觉还好，反正没啥影响，都是考试
6601这学期新弄了NOSI IDE，太坑了，感觉TA们都还在根据我们遇见的问题一边还在调这个系统的bug，有种小白鼠的感觉
而且我昨天装了以后写作业，发现真难用，什么辅助功能都没有，就有点类似于在一个白板上写东西，后台貌似还会监控你的敲入节奏，复制粘贴的动作啥的
但是具体我也没搞懂是在用什么逻辑去防止学生用llm
【引用自 TtiGeR】:
这学期教另外两门课
你这学期教什么课呀
【引用自 Vincent5211】:
之后不会所有OMSCS的课都变成这样把？？
不会的 像 GA 基本上全是考试
【引用自 Sunshine9】:
你这学期教什么课呀
暂时不想实名上泥潭
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老师们也是拼了…
多年前边工作边读完的飘过（没有GPT的年代）还刚了IOS AOS，年轻时候真是头铁。但不妨碍工作多年之后彻底躺平了哈哈哈。
好奇问个问题
如果作业太难了，我先是拿ai做出来，然后直接在gradescope上面提交了
系统自动打分100分
但是我知道这是不行的，因为违背学校的政策
于是我又自己照着ai给的思路
自己写了个自己弱智版本的coding
第二次上传到gradescope
那TA会因为我第一次上传的作业在查重时有ai痕迹 算我违规吗
还是每门课根据每门课的情况定？
算，每次你提交都会检测
主要是查重不是查ai，比如 A 和 B 用ai roll 出来的答案相似度很高，这种就会因为查重被抓到。
从政策上来说，只要是你交过的版本，都必须是自己完成的。Gradescope 是可以一键导出的，包括 past submissions。
但实际抓不抓，得看那门课查得严不严了。
原来是这样 谢谢
刚把7638的kalman filter写完
不是说好project只要10小时以下吗我搞了20+才算糊弄完
最后autograder只拿到98，不调参了就这样吧
截图问AI 就行
截图时候不要触发那个IDE 的tab
谢谢小伙伴
我后来放弃用那个了，忘记报名了，等于不要额外的20%bonus
说那个一边做作业，一边找TA debug
还是在用普通的在做作业
有人读stanford的么?
看了一眼学费70k
这个难申请吧
GT 现在录取难吗?
怎么xhs 那么多转的offer
gt一直都是录取容易，毕业难
前几年任何专业任何gpa都能录取，毕业率好像是12%到7%
最近两年难了，但大概也是60%以上的录取率
我2025年1月拿的毕业证，本科CS，上了两个硬课（按OMSCentral workload排名）：
Reinforcement Learning最硬，当时我边工作边上这门课和AI4T都崩溃了，final project写football team的AI，熬了好几天夜，最后我感觉没怎么学懂，数学能力不行。
Information Security Lab: Binary Exploitation 这个我本来就喜欢security，所以当时做的很爽每天就看二进制和memory stack，但是一开始为了刷CTF ranking一周花40多个小时，后来因为影响工作，最后水过去了。
别的都还好，ML/IntroToAlgo/etc.，我挺喜欢那个Computer Photography的课，比较传统的computer vision算法比较有意思，并且图片和视频作为成果很有成就感。刚开始想两年速通拿H1b抽签机会，后来不需要了，就慢慢上了3年。
有个同事说在读standord non degree option，只上课，好像没有很贵，但是没有学位。可以走正常流程申请，学分可以抵销。
要学分是很贵的
你是老师吗？为什么不让学生直接划水过呢？是学校有什么指标需要老师达到么
【引用自 Puyi】:
为什么不让学生直接划水过呢？
然后毕业了什么也不会，连带努力毕业的人的学位也变得一文不值？
上过os cs212，正好上班还给我分了几个大项目，每天白天上班晚上看视频，周末熬夜debug，太痛苦了，他们10周上人16周的东西
我学费都交了
你就当毕业证卖给我可以不
学了嘛就是学了嘛
你考我是什么意思啊
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值什么呢？frontier lab 里哪几个有这个学位的
论坛言论看看就行了
想上这个项目好久了 上周刚刚申请好 希望可以录！
这个解释不合理吧
如果这是教育标准的话所有学校应该都是push课程难度，也不应该存在水A课，包括GT自己很多节课也为水A课我相信老师和学校也都是知道的
@TtiGeR 这个好像是学校的老师，现在这个项目还是点击就送宽进严出吗
进也没有那么宽了
最近几年, 开始听说有人没被录取了
【引用自 Puyi】:
这个解释不合理吧
如果这是教育标准的话所有学校应该都是push课程难度，也不应该存在水A课，包括GT自己很多节课也为水A课我相信老师和学校也都是知道的
任何学位专业都必然是由不同难度的课程组成的，不同课程（e.g., 编译原理 vs Python 入门）的难度也不可能相同。不同国家、地区间的 accreditation 标准也不同。比如英联邦三年制 CS 本科就基本全是专业课，美国 CS 本科要学地理、humanity、英语等等。
但这种客观存在的差异，并不意味着所有课程都必须降低到同一难度。学校只要控制好核心必修课的难度，就可以实现宽进严出的标准。
当然每门课程的标准，都是 instructor of record 自己掌握的，学校不会直接干预。但是学校可以安排标准高、要求严格的人来负责教这些课程。
现在已经不能算是宽进严出了。每年申请的人数非常多，而毕业率却只有不到9%，现在进去的难度也越来越高了。
我周围有好几个人被拒了，我是2023年读的，那会儿的录取率高达85%，现在低了非常多。
现在为了防AI，明显感觉课程改的越来越难了，祝你好运。
感觉就是卡毕业, 想要毕业必须完成至少一门很硬的课,比如GA, 或者ML/AI/KBAI
挺烦人的
【引用自 buyacar】:
必须完成至少一门很硬的课
你可以不选 GA, 或者ML/AI/KBAI呀
你可以选6300 Software Dev Process 走AI track
6300 不难的，都没有考试
每周大概7-8个小时 就能把当周所有要学的 和作业都做完
6300已经上过了. 据说AI Track那两门必修课也挺烦躁的,ML/AI/KBAI 这三个里面推荐选哪两个比较好呢
去年录取率还是有 89.5%
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我这学期上的ml 和ai
ml作业会让你写到想吐+想哭
ml的上学期的退课率感觉都要到50%了
ai还是推荐的
我觉得还蛮有意思
kbai没上过，所以不清楚
个人觉得还是 GA 比较容易
当然 GA 其实本质是数学课 总是有的人擅长 有的人不擅长
老师
有毕业率吗
确实,考试听说都是写思路和步骤,不写代码.
这张图有点老了
OMSCS Stats
2024 年初的时候 Joyner 说累计毕业率大约是 28.6%（累计毕业人数 / 累计入学人数）。
Joyner 说，毕业率低的最主要原因，是分母里有超过一半的学生，没完成两门课就退学了。
而且分母里还包含了大量新生，所以毕业率就显得更低了。
【引用自 buyacar】:
确实,考试听说都是写思路和步骤
GA我觉得考试 会考的想让我哭+想吐
还好已经过去了
【引用自 TtiGeR】:
OMSCS Stats
谢谢老师 小心心
【引用自 Vincent5211】:
也才上了6门课，有名的水课都被我选完了（已经读了AIES, ML4T,CN,DAS,NLP和Network Science），
这样看其实性价比还高，就算读不下来也能把这几门课的学分转到其他要读的硕士博士项目里，以后也能省钱
这里的问题就在很多老师一直想卡学生，这是错误的心态
学历就应该和哈佛一样，交钱给高分给学历，主要的是过程里大家都交到朋友，以后提携，就这么简单
【引用自 Sunshine9】:
ai还是推荐的
我觉得还蛮有意思
要花多久
AI 这门课有点久 我一周可能要20个小时了
要花这么久，这个MS不好拿啊，本科没一节课花了我超过10小时的
这么难吗？我上的ML和RL感觉没花太多时间
【引用自 Puyi】:
要花这么久
AI一次作业给两周的时间去写
因为我没啥经验，怕赶不上作业的ddl
我一般会在第一周尽量push自己写完
所以在写作业的那一周 要看课件 听课 还要搞懂
还要写作业
现在AI这门课 写作业要用NOIS 防止大家用AI工具写作业
所以我真的要这么久
如果第一周写作业写的顺利的话
第二周就会好一些
时间就会花的少一点
【引用自 Edward40】:
这么难吗？我上的ML和RL感觉没花太多时间
大兄弟，你别跟我比呀
我基础差 脑子有时候又有点恍惚
有次早上为了弄这个作业
出门还忘了带钥匙
所以我确实需要久一点时间去学习嘛
【引用自 Edward40】:
我上的ML和RL感觉没花太多时间
大佬膜拜！
【引用自 Puyi】:
要花这么久，这个MS不好拿啊，本科没一节课花了我超过10小时的
想不花时间就不要念 OMSCS 呀。WGU 多快，不到两个月就能念个本科
【引用自 Sunshine9】:
防止大家用AI工具写作业
为啥啊
还要古法编程
【引用自 Sunshine9】:
现在AI这门课 写作业要用NOIS 防止大家用AI工具写作业
这个是什么
是的呀
黄黄
就是自己手搓code，一个一个字母输入进去
然后run然后再手搓debug
【引用自 Sunshine9】:
现在AI这门课 写作业要用NOIS 防止大家用AI工具写作业
【引用自 Puyi】:
这个是什么
这个东西，是AI这门课的防止大家用AI写AI作业的新型武器
想感受一下吗，欢迎下学期选6601AI ！
【引用自 buyacar】:
6300已经上过了.
大兄弟
这门课 最后好拿A吗
今天被这门课的TA气到了，不过也是因为自己愚蠢的原因
为啥要纠结拿A呢
我也不是纠结
就是哎 大兄弟 一言难尽啊
你说你一个难度10的课拿了a，最后一个难度5的课拿了b
你生不生气？你会不会被自己气笑？
你这么说还真是
【引用自 Sunshine9】:
AI写AI作业的新型武器
AI没法破解这种武器吗
TA会用nois后台监控你的操作
具体怎么监控的，其实我也不懂
面对这种武器
就多花点时间多花点精力
用魔法打败魔法吧
用另外一台设备打开ai
然后一个字一个字敲进去还能检测的到吗
我是许久以前上的，那时候好像还好。只是我因为出去玩，错过了一次作业，最后拿了B
【引用自 psilocybin】:
然后一个字一个字敲进去还能检测的到吗
直接插个采集卡不行吗
网游里那种DMV作弊器
能不能用来考试作弊？
同样的菜逼，碰到了同样的出装路线。
接个采集卡，在另一台电脑上用AI识别题目，自己写个agent，让AI给你人类思考步骤的答案+哪些地方需要故意犯错+需要故意写错删除的答案，你主电脑显示器上粘个小屏幕，不要戴眼镜防反光穿帮，然后把答案一个一个字敲进去，这种情况还算有可能
更新一下，今天收到了录取～ AI时代，想选computing systems track可以吗？
现在怎么拿推荐信的 人都老了 拿不到推荐信
找朋友或者同事？
求个timeline
【引用自 狂魔哥】:
现在怎么拿推荐信的 人都老了 拿不到推荐信
3封全都是找同事写的 哈哈哈 我也找不到academic的推荐信
【引用自 Tygao】:
求个timeline
大概2.25提交申请 2.28交期推荐信 3.20收到录取