CMU选课真实测评：这两位神仙教授别错过！-新东方前途出国

提到美国留学，很多同学的反应往往是"梦校光环"——哈耶普斯麻、芝加哥大学、宾夕法尼亚大学、CMU……这些名字本身就代表着top级别的学术声誉和广阔的发展平台。

 

但当你真正走进这些校园，会发现另一重惊喜：在这里，给你上课的教授可能就是某个领域的奠基人，食堂里隔壁桌安静吃饭的老头，说不定刚拿完诺贝尔奖回来。

 

梦校的底蕴，从来不只是排名和建筑，更在于那些真正站在学术前沿、又愿意沉下心教书育人的"大佬"们。他们如何授课？如何与学生交流？又会给初来乍到的留学生带来怎样的启发？

 

带着这样的好奇，今天我们特别邀请到就读于卡内基梅隆大学 电子与计算机工程 博士项目的👩🏻‍💻启航导师L导师，她将带我们一起走近两位让她印象深刻的教授，感受美国梦校课堂里"慢而清晰"的启发与"开放真诚"的学术氛围。

 

* 注意：下文“我”即为启航导师C导师。

 

大家好，我是启航计划的L导师，目前博士就读于卡内基梅隆大学的电子与计算机工程项目。

 

在美国读博的过程中，我有机会接触到许多来自不同研究方向、不同教学风格的教授，也亲身体验了美国高校的课堂文化、师生互动以及科研培养方式。相比单纯介绍学校排名或者课程难度，我一直觉得，一位老师如何教学、如何对待学生、如何影响学生的思考方式，其实更能帮助大家理解一所学校真正的教育氛围。

 

因此，我想结合自己的真实经历，分享两位让我印象非常深刻的教授。希望通过这些经历，让大家对美国研究生阶段的学习与师生关系有一个更具体、更真实的感受。

 

卡耐基梅隆大学 Giulia Fanti

 

 

Giulia Fanti教授给我留下了非常深刻的印象，我有幸上过她教的Introduction to Privacy这门课。

 

她在分布式系统的安全性、隐私保护以及系统效率等方向有长期且扎实的研究积累，同时也参与过多个与网络安全和隐私相关的学术与政策机构工作。因为她既有很强的理论背景，也有很多实际系统层面的经验，所以在讲课时，她很容易把抽象的隐私概念和现实系统中的问题自然地联系起来。

 

📍讲解节奏慢而清晰，适合初学者建立直觉

我最直观的感受是，Giulia 教授的讲课节奏非常稳。她不会为了赶进度去覆盖更多内容，而是会反复确认我们是否真正理解隐私与安全中的核心概念。

 

在讲信息泄露风险、系统威胁模型这些内容时，她经常会先从“我们直觉上怎么看这个问题”出发，再一步步引入形式化定义和分析。这样一来，很多原本比较抽象的概念都会变得更容易理解。

 

对我来说，这种“慢一点但讲清楚”的方式特别重要，因为它让我能够一点点建立起对隐私问题的系统性理解，而不是停留在记结论或者公式的层面。

 

📍鼓励提问，课堂氛围开放友好

在课堂上，我有时候会在讲解过程中直接打断提问，而她几乎每次都会很自然地停下来认真回答。

 

她不会让提问变成一种“打扰”，反而会顺着问题继续展开解释，有时候还会换不同角度再讲一遍，直到大家真的理解为止。

 

这种课堂氛围让我感觉整个课堂更像是在一起讨论问题，而不是单向听课，也让我更愿意主动去思考和提问。

 

📍课下亲和，交流自然顺畅

课下和 Giulia 教授交流的时候，我也能明显感受到她很亲和。我们不仅会讨论课程中的技术细节和概念，有时候也会聊到隐私与安全方向的一些研究想法，甚至是比较轻松的日常话题。

 

整个交流过程没有明显的距离感，更像是在和一个很愿意认真听别人想法的人聊天，而不是传统意义上“很远的教授”。

 

📍在AI时代仍强调基础概念理解的重要性

在当前 AI 工具越来越强、获取答案变得很容易的背景下，她仍然非常强调基础概念的理解。

 

她经常提醒我们，不要只停留在“知道这个方法可以用”，而是要真正理解模型背后的假设、威胁模型，以及为什么这些定义是这样设计的。

 

这一点在这门课里尤其重要，也让我意识到，真正有长期价值的能力，还是对基本概念的理解和判断能力。

 

总体来说，这门课不仅让我对隐私与系统安全有了更系统的认识，也让我很直观地感受到一位认真、耐心、并且真正关心学生理解过程的老师是什么样子。

 

卡耐基梅隆大学 Andrea Zanette

 

 

我非常有幸修读了Andrea Zanette教授开设的 Introduction to Machine Learning 课程。

 

Andrea 教授是机器学习与强化学习领域极具影响力的青年学者之一，在强化学习理论、在线学习以及统计学习理论方向有着深厚的研究积累。

 

真正接触他的课堂与学术指导后，我更深刻地感受到，一位优异学者的价值不仅体现在科研成果上，更体现在对学生的投入、启发与支持上。

 

📍严谨且注重思辨的课堂教学

Andrea 的课程让我印象最深刻的一点，是他非常强调“理解为什么”，而不仅仅是掌握公式与结论。

 

在课程中，他会围绕机器学习中的核心理论问题进行深入推导，例如泛化误差、优化、统计学习以及推理过程中的关键 assumptions。很多时候，他不仅讲解“是什么”，还会进一步讨论“为什么成立”“在什么条件下失效”“如果改变设定会发生什么”。

 

尤其是在讲到关键知识点时，Andrea 经常会主动停下来询问大家是否存在疑问。他非常鼓励学生提问，也愿意花时间去确认每个人是否真正理解了背后的逻辑。这种课堂氛围让我感受到，学习机器学习并不是单向地接受知识，而是一个不断思考与讨论的过程。

 

📍课后耐心负责，对学生疑问投入极大精力

除了课堂讲解之外，我也在课后和 office hour 中多次向他请教问题。无论问题是基础概念还是比较复杂的推导，他都会非常认真地听完，然后一步一步帮我拆解问题，而不是直接给出结论。

 

很多原本看起来比较抽象或复杂的内容，在他的解释下都会变得更清晰。我印象很深的是，他总是会尝试从不同角度重新讲一遍，直到确认我真正理解为止。

 

📍学术研究上乐于交流，积极支持学生探索方向

在科研方面，我也能明显感受到Andrea教授是一位非常愿意与学生交流的老师。由于他在强化学习方向有比较丰富的经验，我对相关研究感兴趣，他都很乐意和我分享他的理解与建议，并且认真帮我分析具体问题。

 

更让我印象深的是，他并不会只局限在自己熟悉的研究方向，而是会根据我的兴趣，帮我一起思考哪些方向值得进一步探索，有时候也会推荐一些合适的老师或者相关研究领域。这种比较开放、真诚的交流方式，对我在寻找研究方向的过程中帮助很大。

 

📍平易近人且高度支持学生成长

在与 Andrea 教授的接触中，我也明显感受到他的亲和力。他对学生非常真诚，也很尊重每一位学生的想法。在需要推荐信的时候，他表现得非常积极和负责，并且效率很高，在不到一周的时间内就完成了所有提交。

 

这种对学生发展的支持，让我感受到他不仅是在“教一门课”，更是在认真帮助学生成长。

 

两位教授对我的影响

 

总体来说，这两位教授都让我留下了非常深刻的印象。虽然他们的研究方向、教学风格和性格特点各不相同，但有一个共同点让我感受很深：他们都非常重视学生是否真正理解知识，也愿意花时间与学生交流、讨论和提供帮助。

 

我感受到的中美教育方式差异，我觉得更明显的一点在于“对思考过程的重视程度”。

 

在美国课堂中，老师通常不会只强调掌握结论，而是更关注你是否理解一个问题为什么成立、背后的假设是什么、以及如果条件变化会发生什么。因此，课堂上的提问、讨论，甚至“提出一个不成熟的问题”，很多时候都是被鼓励的。

 

当然，不同教育体系都有各自的优势，也很难简单比较优劣。但对我个人而言，美国的教育方式让我更加习惯主动思考、主动表达，也让我逐渐意识到，真正长期有价值的能力，往往不是记住多少知识点，而是建立独立分析问题和持续学习的能力。

 

也正因为如此，除了课程本身，我觉得这些教授身上最值得学习的，或许是他们认真对待学生理解过程的耐心，以及鼓励学生不断探索问题的态度。这些经历也让我对未来如何做研究、如何与人交流产生了很大的影响。

 

写在最后

 

如果你有更多关于美国硕博留学申请、就业指导、职业规划、实习科研、GPA提升、暑研暑校、本科转学或专升硕的问题，欢迎评论区讨论~

 

当然，如果你想要和启航导师聊一聊关于美国研究生留学的问题，欢迎随时咨询我们哦~