刘慧康 · 人工智能基础(A)修读档案

课程内容：大概十几章的AI相关，其实更像通识课，理解要求不高，简单懂个毛皮，最后考的全是记忆。 上课自由度：极高，基本没怎么去过，地板都比我熟。 考核标准：平时作业是课后题，每节大概20道，建议上AI辅助，因为直接挂钩平时分（但说实话AI出错率也挺高的，所以再揉点课件内容，理解后大部分能对，填空题除外，但助教之后会捞填空）。期中30%期末40%，苯人期中考得太拉，主要提纲确实逆天，基本跟考试不对应，估计后来有人反馈，期末提纲还挺好，稍微背个一两小时就能拿个很高的分。 授课质量：低，我感觉重在理解概念，考前能理解就行，平时我也没怎么上，不清楚。

课程内容：老师念PPT的本事堪称人形TTS，讲课？不存在的好吧 上课自由度：高，没有签到，属于是放养式快乐教育 考核标准：期末期中各30，平时作业25，上机15 授课质量：赶紧跑！我期中期末加在一起才扣3分，平时分直接给我扣6分！这位老师平时分是拿秤称的，你写作业多少分就是多少分，一分都不带多给，捞人？不存在的，赶紧跑！

课程内容：这个大课的统一内容 上课自由度：这不低，考勤完全没人查 考核标准：30期中+30期末+25”平时”+15上机 授课质量：这课除了能让你在考试那几天摇身一变人工智能嘉豪、专业名词嗖嗖往外蹦之外，别的地儿大概率为零作用，除非你大一就已经把AI科研这摊子整得门儿清。而且老师是真没劲，感觉不太会讲课，内容加老师一出，这课几乎全军不听，后期座位空得能跑马。 期中期末就是按卷面给，可这平时分居然是纯按作业算，一毫一厘都不带调的，是不是有点太神人了。作业是每节课都来一个canvas上的20道客观题，一共20分，一题一分，迟交就直接扣四五分，甭管你是迟了几分钟还是几天，老师都直接改canvas上的分数，于是你会看到自己做对19道结果只拿14分，最后平时成绩就是把你所有得分加起来除以总分乘以100，也就是说你每迟交一次都会对平时分上直接动刀。我认知里没哪门课的平时成绩能和作业得分捆得这么死，堪称严谨，也顺带告诉我们迟交作业是真的会咬平时分。这种跟传统平时分给法（至少我认知里的）反着来的课，让我成功只捞到70的平时分，我觉得很不合理。下一届学弟学妹记着按时交，多用ai检查几遍你的回答，因为这玩意是货真价实的总评分数啊。

课程内容： 需要指出的是，我听说，本课上机作业仍然是要参考排名给分的（可能不完全是按照但要参考），原厂未确认，排名辐射依旧盘旋 上课自由度： 考核标准： 授课质量：

课程内容：人工智能基础，主打理论派机器学习内功心法，专攻内部运行逻辑这类玄学。范围又广又深，比如pca的底层逻辑与物理意义，svm的底层数学方法之类。私以为学这些纯属练屠龙术，但最讽刺的是讲了这么多奇奇怪怪的东西，愣是不教你调包，不教你把程序在电脑上跑起来，不教你怎么用ai解决实际问题。于是本课在毫无意义的同时还要背到胃里翻江倒海。 上课自由度：较高，不签到 考核标准：期中+期末+上机，上机包含三个lab，得自己在kaggle平台上调预测模型。多元考核方式让本课金上加金。另外上一届的kaggle是按排名打分，纯脑瘫。这一届优化为模型预测正确率达标即满分。 授课质量：中规中矩，有趣的是上机课是助教讲，说明老师大概在机器学习平台上也是小白一枚。同样有趣的是上机课助教会发完整代码，理论上我们只需要调参数，也就是最脏最没用的活。实际上可以直接让ai把基线代码整个重写来交差。 其实老师至少不是纯乱讲。考虑到他可能不懂机器学习，已经算负责了。老师和助教人也蛮好的。但本课实在太他妈金了，以至于我最多打1+1=2分。之后再看老师捞不捞人决定往不往下。