正在讀這篇文章的你是否正在思考，花幾年時間讀上一個線上碩士到底是不適合自己。 當時的我也曾花了很長的時間去研究，讓我來分享一下當初我是怎麼做的決定，以及我最後的選擇 "喬治亞理工 OMSCS"。

CS 6400 - Database Systems Concepts and Design (資料庫系統概念與設計)是一堂相較簡單的課程，也是我選擇的第一堂課。 這堂課的目標是想看看自己是否能夠在工作之餘兼顧學業，順帶複習一下大學時的資料庫課程以及工作上的應用。

CS 7646 - Machine Learning for Trading 是一堂用股票數據來入門機器學習的課程。 難度不高，但從手寫 Decision Tree 到 Q-Learning 交易策略，內容比想像中豐富。

CS 7641 - Machine Learning 是 OMSCS 中公認最難的課程之一。 五份實驗報告、龐大的數據集、沒有任何程式碼指引，讓我來分享這堂課的真實體驗。

CS 7637 - Knowledge-Based AI 是一堂教你用符號推理解決問題的課。 沒有機器學習、沒有模型訓練，但有大量的 Agent 開發和一個讓人又愛又恨的 ARC-AGI 學期專案。

CS 7632 - Game AI 是一堂用 Unity 實作遊戲 AI 的課。 從路徑規劃到狀態機到程序化生成，動手做出來的感覺和寫 Python Script 完全不同。

暑假修了一堂電腦網路，把平常寫 web service 時當作黑盒子的那一層打開來看。 四個 Python 小專案加上選擇題考試，是 OMSCS 裡少見的輕鬆課。這篇聊聊課程內容、專案、以及我對這堂課的建議。