楚朋志 · 人工智能基础(B)修读档案

课程内容：Python、MediaPipe、LLM等，比起被喷成筛子的人智A，人智B的难度感觉还算是适合文科生和医学生的体质，我自己虽然有些地方听得像在听外星电波，但感觉大部分知识还是能滑进脑子的，考前复习从头理一遍不会需要特别特别多的时间，上完这门课好歹跟“人工智能”混了个脸熟。 上课自由度：非常高，签到没有，点名没有，会有点人回答问题，但答不上来也不为难你，而且因为两位老师讲得都非常精彩有趣，助教答疑也非常到位，上座率非常非常高，高到后排都不太好抢。 考核标准：20分平时分，4次小作业，只要正确完成就给满，难度不算是特别大，有些同学效率高的课上就能完成，属于是作业还没下课就先下班了；30分大作业，三个人一个小组，我小组三个人正常分工课余时间做一做三四天能搞定，给分很好，好到你想给老师送锦旗；50分期末考，不算是特别难，很多同学考了三四十分钟就交卷了，考点主要集中在Python、神经网络和卷积，考前看PPT复习就能应考。 授课质量：夯爆了，楚老师上课幽默风趣，冯老师上课娓娓道来，两位老师的课堂都充满活力，讲的东西也容易听懂，课间两位老师加两位助教会下来答疑，耐心到讲到你听懂为止。每周都有线上答疑，考前一两周还开门迎客线下答疑，真的真的非常用心。 总的来说，因为这门课是今年新开的，或多或少会有需要改进的地方，比如没学过Python的文科生前两节Python课会不会速度太快，但不管总体的课程内容、考核难度还是老师的授课方式，都还是很不错的！！

作为一个对人工智能、深度学习只摸过一层皮的工科生，我宣布这门课整体挺成功的，真的，比我预想的成功，属于那种"进门前以为自己要掉头发，进门后发现老师先帮你把头发保住了"的成功。 和人工智能基础A那种高难度数学要求加繁重课程压力比起来，人工智能基础B在数学和编程上的难度都低了不少，低到什么程度呢，低到它更适合被当作一门大一通识课来上。这门课的教学内容更偏向于对人工智能整体的初步了解和初步应用，分别讲了：人工智能发展历史和关键节点、python编程基础、线性回归与梯度下降、卷积网络基础、YOLO是什么以及如何使用现成的mediapipe中的模型、文本模型的初步介绍、skills和mcp的初步介绍以及伦理方面的考虑。你看这个菜单，主打一个什么都尝一口，但不让你真的下厨。 教研组显然考虑到人文社科和医学院的同学数学基础不如工科学生扎实，所以能避开数学就避开数学，编程也完全是vibe coding，难听点说就是"代码随缘，灵感主导"。这门课最难的部分我觉得就是从MSE线性回归的例子讲梯度下降的数学原理，但是也只有一个公式：w_{i+1}=w_i - \alpha \frac{\partial Loss}{\partial w_i}和卷积层参数计算了。就这一个公式，它像走廊里唯一一块绊脚石，绕过去就通关。考试两个小时，大部分同学都提前交卷，大部分题目都是一眼就能知道答案的，而且也并没有考察mediapipe、skills、mcp、tokenizer、embeddings这些可能偏难一点的东西。大部分题目都是非常基本的python语法和复习课反复强调的基础知识。复习课反复强调的含金量，属于是把答案提前塞你兜里，你还找得到。 作业和大作业难度也很低，我使用claude code基本上10分钟就能轻松完成平常的作业。至于大作业，全程使用AIGC，调API进自己的工作流，自己只需要测试一下完成咋样就行了，几乎没有什么其他需要自己动手的，最难的可能就是python -m venv venv以及pip install以及配置.env文件了。是的，整个大作业最硬核的部分是环境配置，这不是做AI，这是给AI搭个房子让它自己住进去。 两位老师上课也非常有趣，答疑非常及时，上课时欢声笑语一片，我们工科什么时候也能出现这样的氛围😭 --------------------------------------------------------------- 刚才看了一下隔壁班同学的改革文章，我感觉确实有道理的是：对于人文社科的同学来说，花两节课的时间学python一个是太快了，另一个是学的python过于基础，学了这些基础中的基础的语法，依然没办法让大家具有能够检查AI生成的代码是否正确的能力，再一个是以后他们也不会用到python了。两节课学python，约等于两节课学做菜，最后学会的是知道锅在哪，但饭还是AI做。但是我觉得这是一件很难办的事情，因为你如果不讲python的话，那整个IDE就只有运行代码一个按钮和AI chat一个对话框了😂，那画面太抽象，抽象到像给你一个方向盘但没给你车。至于算法上纠结于卷积层维度，这个讲的很有道理，我自己是做深度学习研究的，当然我自己在做项目写论文的时候，纠结卷积层维度以及网络架构细节是很重要的，因为vibe coding经常就在这里翻车，不过对于人文社科的同学来说，确实纠结这个没意义，因为本来就只需要知道AI到底是什么，而不需要知道为什么就行了，讲这么多内容反正以后也用不上。像给一个只想点外卖的人讲后厨的火候，讲得再细，他最后也只会问一句"到了没"。至于更多形象化的表述，我觉得目前已经很好了，老师上课的时候各种动画已经很多了。我自己学的时候都是对着[B, C, W, H]和[B, seq_len, num_heads, hiddens]以及各种.view()和.permute()变换来变换去学的，看这个PPT已经很舒服了，舒服得像一个天天在泥里打滚的人，突然被请去坐沙发。

刚把隔壁班《改革人工智能基础刍议》兑水喝完，也想端个小板凳聊两句。八成观点我都举双手，这门课确实该动手术，但我还是想先给它发个锦旗。一学期上下来，坦白讲是要超出我的预期的。或许是吸取了人工智能基础A引发舆情的教训，本课程的难度控制得还是比较好的（虽然最后期末复习还是很痛苦），并且也确实让我这个基础为0的文科生以我能够接受的方式学到了一些东西，起到了科普和入门的作用。python部分就是个薛定谔的鞋子码——对医学生及部分上学期学过python的外语专业同学而言太过于简单且与之前的内容高度重合，而对于凯原国务媒传人文等没学过python同学来说两节课速通确实太快，这主要是最初教务处课程设置的问题。明年大概率医学生和文科生会分开，再开一门人工智能基础C，希望这门课能越来越好。最后真的非常非常感谢楚老师、冯老师、课程组全体老师及助教同学的辛苦付出，楚老师和冯老师是我来交大遇到的最好的老师，解答问题非常耐心并且非常为同学们着想。

居然还有这种课呐…… 人确实好，课要不也……能不能提供一键移除按钮，我刻不容缓想按下去嗯

两个老师还有助教都配得上5分，人特别有耐心。 但这门课本身也就是说它值0，呵呵。这门课的意义到底是……？我搁这儿复习到现在，复习得想吐了都还没复习完，一门人工智能课考那么多理论是什么操作……？重点是重点也没给，例题也一题不给，就留下一群一脸懵的文科生复习到深夜……我已力竭我已崩溃我已急哭。

课程内容：0 这课现在就是个全网公敌，活脱脱的校园版哥斯拉本拉，学生们每天在论坛里集体给它点蜡。 上课自由度：5 放飞自我到能当场表演魔术，想干嘛干嘛，老师看你都像看空气。 考核标准：20分小作业 30分大作业 50分期末考试。小作业和大作业难到能徒手熔断CPU，但老师居然夸我们做得很好，我原地爆哭，比中彩票还感动。 授课质量：5 我真的好几次想把这门课的期末复习扔进黑洞，但是楚老师的人格魅力像超强磁铁把我生生吸回来，努力把自己从挂科线抢救进ICU。表白楚朋志，长得帅又有实力，现在这类老师比野生大熊猫还稀有。

课程内容： python基础语法、在trae里指挥ai写代码、yolo、llm之类的一锅端。 上课自由度： 高，偶尔几节课抽签点人回答问题，答不上来也没事，张嘴说一句没听懂就过。 考核标准：平时作业4次，期末3人一组拿ai写代码鼓捣一个小游戏或者小网站。平时作业在canvas上评分，做拉了改完老师还给重新漂白分数。 授课质量：楚老师耐心又认真，课上讲的难，课下还开线上会议专门捞跟不上的同学，把课上的内容再回锅一遍。同台的冯毓钦老师年纪轻轻还很幽默，耐心也是超规格，课后你有问题就给你揉碎了讲，讲到你脑子亮灯为止。虽然说课上的内容对文科同学不友好，但被老师这么一剥壳，像我这种对编程毫无兴趣毫无基础毫无天赋的三人组都能蹦跶起来理解。老师们都平易近人得像邻居，助教也很好。