卢策吾 · 人工智能问题求解与实践修读档案

课程内容：基础算法，主打一个聚类，聚来聚去就那点东西。 上课自由度：极高，高到你在教室后排开一桌麻将估计都没人管。 考核标准：大作业➕考试，大作业是聚类，考试给出提纲，极其简单，允许带cheatsheet，等于开卷给你递答案纸。 授课质量：高（但是早八出勤不乐观），讲得再好也架不住早八的被窝引力。 给分:差，绝对是随机给的，这种难度的题怎么可能只有七十多，换初中生来都能做八十五，给分跟抽盲盒似的，抽完只想问是不是系统手抖了。

课程内容：K-Means，图与谱聚类，支持向量机SVM，Page Rank，全联接神经网络，卷积神经网络CNN——这是AI工具裤裆下的武器库存扫描。 上课自由度：高，没有点到（有两次想点，但最终没点）；希望同学能互动、给出反应，但是不强求——氛围自由得靠近草原学派，两次磨刀没洗手是因为不必今天设考题版。 考核标准：30%平时、聚类大作业，70%期末——分组炸、作业带手作，期末占了七成地盘。 授课质量：老师水平非常高，也在尽力把课程内容讲清楚，奈何本人水平太低，基本没有听懂也没怎么听，只能期末复习时补天理解得差不多，感觉还是学到不少；最后出卷和给分都非常友好，只是一个星期从只会用python写hello world到借助GPT完成大作业有些要命——老师高空送外卖都稳如高手对决，自己站在下面接就是另一回事；一周从hello world空降大作业，这样的极限冲刺刺激到都能当周活。

课程内容：DNN,聚类算法，支持向量机等等等等，听名字像知识大礼包 上课自由度：极高，完全不考勤，人可以不到，魂也可以不到，缺勤这门生意没人查 考核标准：30大作业+70期末 授课质量：高，讲的东西很有用，但是我不理解期末开卷，我除了附加题全部写完，附加题也写了一点的情况下就50分？十分的不理解，，，这不是开卷考，这是开了我的脑壳往里面倒凉水。 看了下往年给分给的都很高啊，今年问了好几个同学反映给分都很低，是因为换了助教吗？听说lcw平时大作业和期末都是交给助教的，他自己平时很忙不会管这种，，，神秘程度堪比你薛定谔的猫。

期末考肯定动手控分了 1+1算错这事我还是不认的

课程内容：比较完善 上课自由度：高，不点名，来了像放养 考核标准：大作业加期末考试，期末可以带资料，把给的考纲认真刷一遍基本就稳了 授课质量：较高，讲得比较清楚，也都挺有用

课程内容：一些基础的机器学习算法和深度学习，包括KMeans, SVM, AdaBoost, Alexnet等等，都是见过的老朋友，不是相亲现场。 上课自由度：高，无签到。老师比较忙，偶尔会上课晚到一点点——大牛的时间线稍微做一下卷积，不碍事。 考核标准：平时50+期末50。平时成绩包含一次大作业（我们是每人发一篇论文阅读并写简单的报告），但占比忘了（呜呜），我连自己期末写了啥都快忘了更何况占比；期末是120分的考卷最后计100分，允许带一页cheating paper。 授课质量：高。老师是大牛，上课的时候会启发同学构思算法，找寻算法缺点等等，也可以跟老师argue，不断讨论，仿佛是算法界的辩论综艺现场。 授课质量薄纱一年后的某两门课的总和…… 年少不知策吾好啊……

课程内容：k-means、支持向量机、transformer等等基础介绍，机器学习全家桶浅尝一口。 上课自由度：极高。 考核标准：考试大作业五五开。 授课质量：高，老师是大牛，而且分给的很好——旷课都旷得心安理得。

质疑lcw 理解lcw 敬仰lcw，人生三阶段螺旋升天全流程

给分香得离谱，作业交上去就像投喂成功了，直接拉满，打着灯笼都难找这么好说话的老师 —爱来自人工智能试点班

课程内容：AI早期的基础算法，AI爬行阶段的学步车 上课自由度：高，不点名，教室任你自由飞翔 考核标准：期末开卷考试，翻开书那一刻考验的是手速 授课质量：高，老师讲得通俗易懂，有同学听不懂的话甚至会讲三四遍，耐心到像客服里的天花板，上课也可以challenge老师，和他一起探讨问题，非常好的老师

课程内容： 比较扎实的人工智能入门知识 上课自由度： 高 考核标准： 授课质量： 卢老师讲得比较清楚，但我也感觉可能自己课下啃课件学得更快吧。

课程内容：人工智能的算法等。 上课自由度：极高，会有各种各样的问题，让我们构思算法如何实现啊，算法的缺点在哪里之类的，要求我们提出自己的想法，老师开场白都像对本科生叫板加纳指令，我输出那边差点得看流量补偿包。 考核标准：考试+大作业 授课质量：中等，我听不懂。。。如果说课程是一场面试，我可能已经是一个自我介绍就露馅的文科生。

网课时代开局那叫一个心态爆炸，上课没跟上、没回放、连课程群都没有（我们班好些同学是学期末才发现有课程群的），焦虑值直接拉满。但其实最后一节课认真听就行，老师会把要考的东西整合一下，拿着这个提纲去网上搜资料自学做cheetsheet，期末就很好过了，大多数题都能做出来，很多题属于你知道该用什么公式代进去算一算就行的那种，很基础。卷子上有一些附加题，最后一题是当场看一篇英文论文并回答问题。 大作业是用Python自己实现聚类，没接触过Python的同学可能会比较难顶，可以有个心理准备。 感觉这课是介绍性质的，你要是非常厉害的同学，可以由此开启自己的科研之路；其他同学也不用对期末考试感到什么压力，属于考前花半天自己梳理一下就能成绩不错的那种。

课程内容：简单介绍AI的基本目标和算法思想,ML,DL,DM. 内容很浅，但每届有变化，主打一个浅尝辄止还年年换皮 上课自由度：纯自由，老师都不带管你的 考核标准：大作业（实现聚类算法,完成几个聚类任务,实验报告）+期末考试（把课上讲的都听懂就都会做，期末还提供了额外录制的一个复习视频，另有个附加题是看英文论文回答问题） 讲课质量：讲得挺细，但有些地方啰嗦得像在单曲循环，感觉像是备课不足导致逻辑不顺，走两步退一步。

给分这块我不太认可，看群里那架势好像是有人直接飞升，有人直接坠机，属于是开盲盒开出了极端值 另外这学期网课居然还能忘记录制，只录了最后几节课，等于前半个学期的课全成了都市传说。结果像我这种因为疫情转移等不可抗力缺了前面几节课的，听后面的课跟听天书一样，跟助教反馈完，一直拖到学期末才甩来几个之前20年录制的视频，服了，这是考古呢

课程内容：AI大杂烩，啥都聊一点，浅得像是AI泡面番，主打一个科普一日游 上课自由度：不管，你是自由的鸟 考核标准：大作业 + 期末考试，四六开，正好凑桌麻将 讲课质量：讲的还行，就是慢得像开了0.75倍速，适合倍速战士 给分：给分蛮不错的，之前有那么一丢丢底子的话，感觉难度也就是走个过场，不吓人

课程内容：人工智能基本算法讲座+基本公式推导（据说去年讲得太深，今年狠狠地打了地主阶级降难度） 上课自由度：为所欲为，老师看都不带多看一眼 考核标准：期末考试60（今年期末考试是105+19附加题）+大作业40（聚类4个小问） 讲课质量：老师很细致地掰碎了讲各类算法最根子上的那点玩意，节奏也比较缓，那种蜻蜓点一滴、覆盖面很广、但深度挠不到脚的风格。建议自挖坑自己浇，回炉算法理解，效果会更上一层楼

课程内容：在不咋要求写代码的前提下，把机器学习、深度学习那些简单原理过一遍 上课自由度：高，不点名，毕竟卢老师是个大忙人，忙到第16周可能都还没意识到该结课了 考核标准：一篇论文报告（4页以上，给定了文章，每个人都不一样）+期末考试（允许1面A4小抄） 讲课质量：你要能一直认真听，卢老师讲得是真的不错。摸鱼其实也不用太慌，期末复习课的ppt足够给你兜底。期末把上课PPT从头过一遍，对人工智能的理解确实能往上提一截。