清华大学有哪些值得推荐的老师？
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以下提到的课程均为本人亲身上过的课，绝无虚构。
大一学年
物理系蒋硕老师（基础物理学1&2）：人超级nice，上课幽默风趣，讲课通俗易懂，全英授课（他是中国人，只是习惯了英语的工作环境），有自己写的非常清楚的讲义，上课没听明白看讲义就能弄懂（student-friendly!）。一次去办公室找他偶然发现他和我还是北京四中的校友，好感度倍增。他的口头禅是you do the calculation，而且任何时候见到他总是带着神秘的棒球帽（据说是物理系棒球队的成员），于是同学们在结课的时候画了如下的表情包：
Shuo yyds！
数学系艾颖华老师（高等微积分1&2）：人称艾神，当年数学竞赛国集选手，上课全部手写板书，能把很难的课讲的很清楚（时不时还会讲一些数学界的小故事和段子hhh），讨论很细致，人也很nice。（2021.7.22更新：零字班之后艾神开线代了，恨自己早生了一年...）
------ 2020.9.22 更新 ------
电子系李国林老师（电子电路与系统基础1&2）：以教学极度投入而全校闻名。电电是电子系出了名的硬课，但是glgg讲的非常很清楚，甚至额外附赠学时（2学分的课一般一周上三小节的正课和三小节的习题课，习题课经常讲到晚上10、11点），深夜发邮件给他答疑会秒回，非常负责。（2021.7.22更新：电电从零字开始改革了，删去了习题课的课时，可能是系里觉得学生太累了。说实话我觉得挺可惜的）
大二学年
----- 2021.7.22更新 -----
（对不起这么晚才更新，大二这一年太忙了…）
电子系陈健生老师（数据与算法）：谦谦君子，温润如玉。讲课很好，人超级nice，深受同学们喜爱。考完试去找他合影，他非常耐心地和每一位同学和完影才离开。这么好的老师居然调走了
电子系孙长征老师（电动力学）：现在从始至终认真写板书的老师已经不多见了。孙老师的电动力学（4学分）比电磁场与波（3学分）多一学分，但却有着更佳的上课体验。孙老师讲课思路很清晰，板书也很清楚（爱了！），一些比较难的内容能讲的很透彻（比如辐射部分），因此很轻松就能掌握。
每次课前老师都会在黑板上写下本次课的内容，以及作业题（如果有的话）：
上课全程板书：
每节课最后有时会留一些有趣的补充题目：
老师人非常好，答疑的时候很耐心，考试是50分概念（听了课就该会）+50分计算（作业题的变形，换汤不换药），而且和往年题非常相似（student-friendly!），完全不像物理系的电动力学考试那么可怕，每年的试卷上都会印一句话，或是科学家的名言，或是“祝同学们男生节快乐”之类的应景的话，可以说是一位宝藏老师了！虽然大部分同学觉得这门课多1学分，选课的同学只有10个左右（上课人数稳定在7人），但是作为一个物竞退役选手，这门课既满足了我多学一点物理的愿望，也拯救了我的绩点（4学分4.0真的香）。
电子系沈渊老师（概率论与随机过程（1）（英））：沈渊老师是曾经的电子系年级第一，MIT海归。当初选课主要是为了躲避去年大面积挂科的中文概率论（懂得都懂）。沈老师的概率论（1）全英授课（发音听着很舒服），slides很清楚，基本按照MIT的课本讲（复习时认真过一遍课本就可以掌握的很好），习题课、作业、考试题目也都非常好，主要着眼于对基本原理的理解和运用，没有过于复杂的计算和花里胡哨的东西却也能有一定的区分度（student-friendly!），上课体验极佳。（今年期中大家考的不好，沈老师在下半学期的作业中还专门加了两个bonus题目（不是很难），做对直接给总评加1分，真的爱了） 沈老师竟没开概率论（2），太可惜了
电子系谷源涛老师（信号与系统，Matlab高级编程与工程应用）：
“信号与系统很有趣。”
“信号与系统期末考试是你们大学里第二难的考试。”
（“第一难的考试是什么？”）
“第一难的是信号与系统期中考试。”
这话一点都不假，我期中卷面分没过50分，调完分也只有70多，最后靠着期末考试爆发、教材勘误加分和大作业加分冲到了A-。但这不影响信号与系统在我心中的地位。
谷老师非常负责，授课幽默风趣（有时会讲一些小段子或是有趣的拓展内容）。课上有很多小例子，比如一个语音经过不同的处理之后得到的语音，都会放给同学们听，对于一些概念的理解非常有帮助。学期初就会制定详细的教学大纲发给同学们，针对疑难问题会有专门的答疑文件讨论这个问题，期中期末考试后会发邮件给每一位同学，上面有考试的成绩，每一道题每一小问的得分明细（作业分数也是如此）。信号与系统这门课用的是中国的奥本海姆——郑君里老师的《信号与系统》，课程中融入了很多郑老师的理念，感觉课程整体的思路很好，有利于知识的理解。
16周最后一次课：
谷老师每年都会设计一个有趣的大作业（非必做，做了可以加分），今年的尤其有趣：利用Matlab研究混剪视频的一种方法，主要着眼于背景音乐和视频片段的音频激烈度匹配。大作业有详细的文档（Matlab大作业也是），文档中的内容会引导你一步步去完成一个复杂的问题（student-friendly!），是一个研究的过程，而不是把问题直接扔给一脸懵逼的你。这就能看出来谷老师和助教设计大作业的用心。最后剪出来的视频：
源代码：
期待Matlab大作业也很有趣（没错我还没开始做哈哈哈）
谷gg永远的神！
大三学年
（2021.1.16更新：刚刚结束了最死亡的一学期，课很多，大多体验也不那么好）
电子系张颢老师（概率论与随机过程（2））：作为一个无系人，没上过张真人的随机可以说是一大遗憾了。全程手写板书，工整、清晰，知识讲授与推导穿插历史段子或者人生哲理，尽显功力，体验极佳。张真人格外喜欢“3”这个数字，比如：积分换元三件事，Price定理三部曲，你个好的假设需要满足三个条件... 听过课才能对此有深刻体会哈哈哈
张真人总是能把随机过程和现实生活联系起来，比如：“人生总是马尔可夫的，比如高考，保研面试，只于当前你对知识的掌握程度有关，于你过去的成绩（GPA）无关，总能给你抛弃过去，改过的机会”，“人生就像Poisson过程，总是在不断等待机会进行跳跃，当你完成一次跳跃进入一个更高的平台之后，你就又可以开始等待了”（虽然大家听完这句话都在笑，但是yysy，我觉得这个影射真的太深刻了，有被touch到）...
教了20年，随机过程，张真人早就开辟了属于自己的名声。上学期上课期间系里发的介绍张真人随机过程的推送：
啊突然想到考完试忘记找张真人要合影了！我恨！！！
高斯过程板书（恨自己大一没好好学线代）：
Poisson过程，人生的等待与跳跃：
最后一节课板书：
（还在做随机过程大作业的我表示，这学期其他的课并无太深刻的感受，下学期继续更！先滚去做project了！）
（2022.2.1更新：虎年大吉！随机大作业做完了）
随机过程大作业是用GPR做股票预测：Github传送门
欢迎访问我的Homepage：https://lukeli0425.github.io
如果是想找研究生导师的话，推荐接触或有耳闻的几位清华比较年轻的（<45?）AI相关方向的老师：
0.刘知远。在知乎肯定要把大V排在最前面。作为NLP领域的青年学者，刘老师除了学术上强劲的上升势头之外，还特别关心学生，尽管不再担任学生工作组组长，但是在学生关心的问题上从不落下，因此也是清华同学保研的最火人选之一。
1.唐杰。中国Data Mining领域青年一代的领军人物，去年KDD的副主席，IEEE ACM双fellow。唐老师研究兴趣广泛，特别是社会网络分析和学术网络的挖掘方面十分权威，他对学生培养的理念是非常先进的，与之前知乎上曝出的某CV方向的教授不同，唐老师对学生十分尊重，并着重锻炼学生的自主研究能力，其学生杨洋（Yang Yang - Zhejiang University）张静（Jing ZHANG）也是很不错的青年教师。学生毕业要求略高，比如博士要至少三篇A类一作。update：现在比较关心大模型预训练。
2.李国良。清华DataBase方向的中流砥柱，偶尔涉猎DM和IR。李国良老师与MIT等学校的组经常有合作，也有毕业的学生过去读博后的，视野和connection都是可以的。清华贵系的数据库组实力强劲，但是本校保研的学生并不多，十分喜欢哈工大等学校的学生，外校的同学可以考虑。
3.朱军。中国Machine Learning领域的新星。朱军师从张钹院士和Eric Xing，在统计机器学习方面知识积累深厚，最近在样本攻防领域也颇有建树。由于ML比较火，是清华同学保研的最火选择之一。
4.刘奕群。清华Information Retrieval领域的青年学者。刘老师学术上比较低调，但是研究一脉相承，数量和质量都不错，还刚刚获得了CIKM2018的best paper。作为院系的党委书记，手下学生多有担任辅导员等工作，因此普遍综合素质很强。update：现在比较关心脑机接口。
5.黄民烈。黄老师最近耕耘于conversational AI领域，NLP领域比较火且教本科的《人工神经网络》因此也是清华学生保研比较靠前的选择。他本人可能对学生要求有些严格，因此学生水平也不错。另外他也有一些物理背景，且篮球打得不错。
6.龙明盛。软件学院Computer Vision方向（特别是transfer learning）的最火的青年教师。清华贵系和软院之前CV方向没什么人，突然火起来之后师资跟不上，而龙明盛老师则前几年几乎撑起来清华cv方向的小半壁江山。本科在他组里的同学基本都能有一些CV顶会从而申请到美国名校。
update:现在更加关注迁移学习等不局限在cv了
7.黄高。自动化系Computer Vision领域新入职的老师，DenseNet（CVPR best paper）第一作者。虽然刚刚毕业，但是已经坐拥7000+引用。人谦和有礼，由于刚刚入职，还算奋斗在科研一线，目前主攻神经网络架构设计与优化部分。
8.徐昆。Computer Graphics组的青年教师。说实话我觉得徐昆老师学术上未能达到导师胡事民和师弟程明明的高度，但是水平还是很不错的。他对待学生非常好，是值得推荐的老师。
9.喻纯。贵系Human Computer Interaction组的青年教师，能够持续大量水CHI的存在。喻老师的各种fancy idea经常能够获得挑战杯特奖，有朝一日必定会成为领域内的新秀。
10.唐平中。博弈论与算法经济学领域的年轻学者，最近也涉猎一点RL。博弈论课程教得真的非常好，不过话说回来叉院老师教课平均要比计算机系用心。update：主要精力已经在创业了。
11.杨植麟。最近刚刚入职叉院的nlp新星，也是我比较熟悉的学者。植麟是清华计算机系很有代表性的优秀（本科）毕业生。本科在唐杰老师门下就是最得意的弟子之一，后来去cmu读博师从William Cohen和Russ，做出了xlnet等nlp工作，水平没的说；美中不足是他同时在创业，所以可能关注学生时间上比一些其他的老师少一些。
12. 东昱晓。刚刚从Facebook ai回国的年轻助理教授，在图网络机器学习上做了很多工作，有丰富的工业界经验，也是ogb的作者之一。东老师和唐杰老师在一个实验室，工作范围广泛，也在关注大模型，未来可期。
免责声明：以上排名无推荐顺次的意思，更无高下之分。除了大V刘导外，均按照目前h-index排序（希望没搞错），虽然都是比较年轻的老师，也有不小的年龄差距，所以此h-index不能代表学术水平或潜力。没推荐的可能年龄稍大已经成名（胡事民、孙茂松、朱文武等）或者我不了解。清华计算机系接触的老师大多数人品都挺好的，基本可以放心。
（这种问题特别怕引战，如有人不满立刻删答案。瑟瑟发抖）