玉米人是今年数院研一新生，最近几天涉及到自己制定培养方案的问题，比较迷茫。想在此咨询門友学长学姐们一些问题。🥺尤其是路过的数院与电信学部的学长学姐。🥹 当然也欢迎广大門友畅所欲言！（这是一个讨论帖）

研究生是否应该选尽可能水的课（考核方式尽可能是“考察”），无论其是否与自己方向相关？
今天在系统上，我注意到，有些课和本科期间专业课比较像（授课老师、大纲都差不多）。对于这种已经学过的、难度一般的、考核为考试的课，是否值得选？
研究生期间的奖学金评比标准和本科差不多吗？还是智育和德育（论文、竞赛、社会实践等等）的加权吗？如果是加权的话，大致比例和下图一样吗？
想拿学业奖学金的话，是否还需要卷绩点（我听说研究生阶段的成绩为优、良、中、合格、不合格）？在评定奖学金的时候，如果没有科研成果，是不是整个科研部分的得分就是 0？这是否意味着，如果没有小成果，就无法拿奖学金？😰（听说导师在研二下之前好像只允许投A会，不让投其他较水的会/刊）

下面是我准备圈定的培养计划之本院课程池子。
请问其中有哪些是课水分高的好课呢？其中有事多分低的烂课吗？请问其中有您上过的课吗？考核方式具体是什么呢？
如果您愿意告知，玉米人会不胜感激！🥰

课程名称	课程类型	学分	学时	学期/考核方式
非线性分析	必修课	3	64	秋季（考试）
凸分析与优化理论	必修课	3	48	春季（考试）
黎曼几何	必修课	3	64	春季（考试）
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Stochastic Differential Equation with Application	选修课	2	32	秋季（考试）
Modern functional analysis	选修课	2	32	秋季（考试）
机器学习	选修课	2	32	秋上（考试）
计算方法	选修课	3	84	秋季（考试）
反散射简介	选修课	2	32	秋季（考查）
深度学习与人工智能	选修课	2	32	秋下（考查）
机器学习的数学理论及前沿进展选讲（AI进阶）	选修课	2	32	秋下（考查）
人工智能辅助科研写作的实践与应用（AI进阶）	选修课	1	16	秋上（考查）
运筹学方法	选修课	2	32	春上（考试）
文本分析与图像处理	选修课	2	40	春上（考试）
随机过程	选修课	2	32	春季（考试）
矩阵分析与矩阵计算	选修课	2	32	春上（考试）
大数据分析与处理方法	选修课	2	40	春上（考查）
机器学习的编程设计	选修课	2	32	春季（考查）
非参数统计推断	选修课	2	32	春季（考查）
生成式人工智能（AI实践）	选修课	2	32	春下（考查）

下面是我准备圈定的培养计划之跨院AI前沿课程池子。
请问其中有哪些是课水分高的好课呢？其中有事多分低的烂课吗？请问其中有您上过的课吗？考核方式具体是什么呢？
如果您愿意告知，玉米人会不胜感激！🥰

课程名称	课程类型	学分	学时	学期/考核方式
对抗性机器学习与人工智能安全（AI进阶）	选修课	2	32	秋下（考试）
大数据与深度学习及其应用（AI进阶）	选修课	2	32	春上（考试）
Artificial Intelligent Generative Content (AIGC) and image processing（AI进阶）	选修课	1	16	春上（考查）
大模型技术原理及应用（AI进阶）	选修课	2	32	春下（考查）
强化学习及其前沿（AI进阶）	选修课	2	32	春下（考查）

玉米🌽

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