人工智能导论 · 修读回执档案

课程内容：人工智能导论+生物智能导论，一门教你用硅基大脑思考，一门教你用碳基老祖宗抄作业。 上课自由度：高，不签到，属于是把"来去如风"刻进课表里了。 考核标准：AI方向的survey（使用latex，不少于5页，全英文）。给分真神，真神，真神，重要的事情说三遍，属于是交大选课界的财神爷下凡，做慈善来的。 授课质量： 人工智能导论：严骏驰老师主讲，希望能通过导论课提升同学们的科研品味——翻译一下就是，试图把你从学术路边摊拽进米其林。按照AI发展历程展开课程，内容比较专业，我这种菜鸟经常听的一脸懵（不知道哪儿就跟不上了doge），就感觉老师在知识的第五层，我在地下室找wifi。说实话，实在不行当成讲座听听也是不错的，好歹是在学术按摩椅上半躺了一学期。一学期下来必须承认自己对AI的认识有了很大的提升，知道了一些现在的研究方向，实现了一点点入门——就一点点，真的就一点点，但比零多。 这几天交大的b站官号上传了严老师的微课视频，内容类似于导论课。 不切实际的幻想：给大家一个非常简单的动手实践机会（？）光听课有点抽象（doge）——属于是饿着肚子看菜谱，看饱了但没吃着。 生物智能导论：张耀宇老师主讲，四次课。老师讲的很好，深入浅出，小白也能听懂，属于是把硬核知识打成奶昔喂给你。学这一部分内容未必能马上派上用场，但你懂的，有些东西学的时候没用，吹牛的时候全是弹药。btw引用最后一节课的ppt，生物智能是人工智能演进过程中取之不尽的灵感源泉——说白了，就是抄生物的作业，还没交版权费。

课程内容： 开头几节课把人工智能的家谱翻了个底朝天——历史、机器学习、深度学习这些代表性技术挨个登场，外加一些工业化应用露个脸。后面严老师直接开自己的研究盲盒：自动驾驶、量子机器学习等等。最后几节课画风一转，教你latex怎么用，以及如何写好一篇AI会议论文。**总之课堂内容很丰富**，丰富到像自助餐，从开胃菜到甜点全给你摆上了。 上课自由度： 高，不签到，**但是这么好的课为何不来**！不签到还不来，属于是自助餐免费你偏要饿着。 考核标准： 5%平时分+95%大作业。大作业是一篇**survey**，**纯英文**，领域任选，**使用latex，不少于5页，工作量比较大但是很有收获**。从**检索文献、梳理综述架构、补充文字，到插入适当的图片和表格，最后不断优化完善**，全程自己一点点手搓，搓完那成就感直接拉满。提交前**严老师欢迎私下提交给他修改，会很详细的提出建议**——这售后服务，堪比买了课还送你一对一家教。 授课质量： **高！** 上完这门课，你对人工智能这门学科能拿到一个宏观的总体把握和大致了解。未来还有一堆更具体的知识要慢慢填坑，而这门导论课的意义就是给你一个开始、一个大框架，外加一些宝贵的视角。相当于没教你造火箭，但给了你一张火箭的圈层结构图。 严老师是一位非常博学的教授，发了很多很多顶会。人很随和，欢迎同学与他交流，经常在课程群里分享一些AI相关的公众号推文，都是行业内的新闻，供大家学习和了解。群里推文刷得比朋友圈还勤，刷着刷着就把行业动态给补了。 **很好的课程！很好的老师！**

课程内容：不知道 上课自由度：高，从来没去过 考核标准：大作业 授课质量：矢 必修课，还能咋整？

课程内容：想到哪讲到哪，不走寻常路，不搞一般的死板导论那套，介绍了领域期刊顶会、科技公司，对了解人工智能当今概况还是很有帮助的 上课自由度：极其自由，连考勤要求都没有 考核标准：4—6页Latex英文综述，选择一个人工智能前沿方向为主题。写综述找资料看文献的过程，还是很有“科研”感的 授课质量：很高

课程内容：业界前沿干货，学了直接给未来就业叠buff，恨不得把简历当场寄出去 上课自由度：极高，室友一学期就上了两节课，剩下的时间大概在宿舍修仙 考核标准：期末大作业，一篇review，写就完事 授课质量：高

上课自由度：特别自由，自由得像没有人能拦住你 考核标准：写大作业，比较容易过平均分 授课质量：非常nb 老师特别负责！课后还会给我们分享一些讲座！

### /begin{document} ### /section{课程内容} 相当自由奔放，报名前我还以为会发一本教材，把AI的历史前人设和原理一路念到趋势全景包圆儿。结果实际上下课严教授连提纲都没有，脑瓜子飘到哪讲到哪，AI前沿领域基本都在~~不管我们能不能接得住~~一顿爆杀。说实在的，大部分专业课浓度高的内容听完我瞳孔都涣散，But如果只取一个大概的姿儿，这门课至少能做到给你AI研究现状瞅一小眼。有几节课严教授把他带的学长（ACM班、PKU准备来读他研的）请来分享科研经验，课结束后还每周四下午整了个“Deep Learning”活动，专门拉这些学长来讲解AI前沿研究。而且一天到晚~~把课程群活得像家族群~~发来自五湖四海的AI小作文，本菜鸡表示看不懂一点。 ### /section{上课自由度} 高！从来没在这点过名，虽然后面两节课他喵的虚晃过一枪。 > “@所有人 /9点你们都要过来 否则我可能要点名哦” 其实并没有真点，但因为这个，每节课的出勤率确实不咋顶。（毕竟谁想天光还早爬起来吃早八） ### /section{考核标准} 整个过程只有一个大作业，却要你用LaTeX写一份AI某个具体领域的综述中（自选），且还得是全英文。对俺来说这道门槛高得跟跨门一样，你需要两周之内学会如何使用LaTex＋如何找文献＋如何阅读文文献且写下英文论文（本人路线是AI提炼论点外加人工瞎翻）。况且里面公式我看到就发晕，所以我的破综述里一个字符没挂数学，只有讲原理性的东西。我觉得就是给这惹的祸，才害得自己最后勉强站到平均线边上。但严教授给分是大掉出来撒钞票式地松，安排课程上就是时他就直给。 > “因这门课只有两个学分而且只是一个导论课，你们的作业我基本都会上90分” 事实也就是这么回事情，最高力99分，最低88分，中线躺落在93.67。（低的那是血伙子大概是严重不合要求了吧），基本上全员绩点每个都能飞越过4.0。 ### /section{授课质量} Junchi Yan作为CS Rolking榜首排列第一的教授，治学能力货真价实太公利，完呢一个举动一个脚印里我们都能跟着偷看他对科研有多爱，还有对发学院第一届本科生的热爱期待。希望Junchi Yan把初心保持火候，继续为AI世界砌墙添壁堆砖收！

课程内容：人工智能领域知识大放送，从顶会刊一路飚到海外名校，顺路给新生开了一场AI学院校史+前情提要~~所以这其实叫人工智能学院院史导论好吧~~🙃🙃🙃 上课自由度：极高，第一次来得还比较齐，毕竟都是大一xdx。之后教室就常年主打一个“坐不满、空不少” >“希望你们都来哦，我觉得我讲得还是比较有用的，要不然我就要点名了哦哦” 考核标准： \begin{document} 1. 作业内容：选个跟本课沾边的前沿研究课题，写一篇4-6页的调研报告（要带参考文献），文风装成学术论文那样。里头得答对相关领域的综述、现有研究的评头论足和分析、还有对对未来的畅想。 1. 目标：写这份报告主要是逼你们去啃和分析学术论文，摸底前沿到了哪一步，还能在报告里清清楚楚有条有理地输出观点。 1. 格式要求： - 排版：LaTeX走起，模板用课程给定的，注意得用XeLaTeX编译。 - 字数：4-6页，内含参考文献。 - 参考文献：好歹也要引5篇高质量文献，参考文献照模板里bibliography的样式来。 - 语言：英文，语法得像个人，表达得能看。 给分之水，堪称学术自来水管，均分在94呢。我个人体感只要有latex上添点制表符、往里套点图的排版这些看上去花里胡哨的操作就行了。毕竟这项作业重点是让你熟悉一下学术论文这流程它本人长啥样，学会自己找谱去搜文献、用LaTex之类，对以后还真有点用芜湖。 ~~你看我现学现用Markdown(´｡✪ω✪｡｀)~~ \end{document} 授课质量： 中上。严老师上课没什么固定的纲要，他觉得讲深了就一路滑到专业课那儿去了，所以主要是端自己压箱底的科研出来介绍一下，让你视野直接劈个旋，还摇人师兄来现身说法分享。总之，水课你要睡就睡服好了！🤣 看我码了这么多份上，给个赞再撤退行不行，谢谢ฅ ᐶ•ˑ̫• ᐶฅ♡。

课程内容： 一边搬自己的活儿来演，一边给你现场拆解AI前沿领域跑到了哪，顺手还把CS科研这块地盘的基本套路和目前形势都喂给你（主打AI4science）。 上课自由度： 高，高到快飞出教程的那种。 考核标准： 结课前甩给你一个包裏：用LaTeX写一份AI里自己挑前景无边的前沿方向综述（英文）并呈上来。只要人家看出来是你原班画没抄且认真琢磨过了，给分绝对值量起来把秤都压歪。 授课质量： 高，对本就走搞科研一张白纸的朋友意义颇深。大作业虽有它那份块儿且你得上手搭功夫，然而磨完后，你找文献、弄LaTeX的本领，那是诚不欺我不上涨才怪。

课程内容： Something，当什么呢，当什么也许呢：从AI学院老师产品式介绍、到教你怎么开LaTeX车、再到叫一圈各庄各路的学长前来传经送佛。 上课自由度： 极至天边，不过不给面子的江湖据说太多节课连影都不见的话，就可能收到那音呼：“@所有人 /9点你们都要出现来，要不然我可能要就点名啦哦”。 考核标准： 选个挂钩本课的前沿研究点儿了题，把一篇4-6页的肥英文English稿贴上交，动手排版的家伙什得是LaTeX，是-LaTeX。（哇那画面真的违这）不过一刀没砍横给上得绝不抠搜，严老师还会手把手把你拙劣的版本捉出来一条条揉回去塞给你看。大着肝胆喊它一声Junchi Yanda呜呜呜 授课质量： 顶得上号，你若是认认真真扫进去，白掉的皮毛是一堆接一堆~~是吗？~~

课程内容： 科普了学院一大堆同事是干哪一行的，攀过了人工智能一步一坑一路趟过来的时间脊，扒了扒有哪些能扛出去的知名自家哥与出来做大观层成团的校友人物，末了还向你甩上自己锅里带的clean扫地大将机器人，扒拉了这两里确实听得饱口福啊！ 上课自由度：非常高 老师也是真的名都不点压根也不过问你在底下干什么走神头打摆子挖土，上课没多余包袱比较放飞。 考核标准： 一份LaTeX盖帽的综述4到6页不废话，老实讲个人对着活是有抵触情绪的，因为对着像我这种于AI连门槛都没戳穿的萌新而言，要去硬嚼那些七拐八弯的基本瓶底架子得要底子和运算库存多厚,耗时且塞。可回血之处在于到底是谋了个LaTeX的面孔权。这一课整的好似从物种叠到之后有好处这我也可以胡搞！ 授课质量：高

\begin{document} \section{上课内容} 没得纲也没得章，人站上讲台就是自由麦克风开麦。连上自家抬的幻灯片和兜里屯的私活履历做材料，绕AI领地那片顶处标个自己的点停议论界，当中插了几耳朵五湖四海的学者介绍，还有领你敲学问门儿的实用功课。肚皮里的见识直接涨停了整个尺寸！ \section{上课自由度} 顶到大气层，看到临到要合上课了太想念大伙儿还不忘变个法念咒：“**盼各位全员来哈，如若不来，那我的手得就会按钮点名咯哦**”这一个范式来讲。 \section{考核标准} 输出一枚讲究4-6页的AI走前沿的综述盘点，由你捯出东西，反正必须由LaTeX装配动手，领域想往哪里叉自行选跑。完工还能把这卷面甩给老师让他提前尝看，他是真读即使是个断符标笔他也会腾手帮你刮直。 \section{授课质量} 高啰！拿来打发闲白天或放枕头小耳边放评书是个利器耐品了听说怎么也不是这个话。 \end{document}

\\begin{document} 课程内容：披着AI导论这层衣，讲了些宏观抽象有整状物件而拒散品细分知识那种尺寸，心里盘到膝底打到哪个山路等车都能呼一下开下车。同时呼朋唤友拉开外校别队名片：比如ACM这几位，北大那头也摊得拉人来给大家露个像作经历传递点。 上课自由度：天顶天上无穷至，从来当人不骰记也没充提“点卯”一说。老欠点痕迹的大概就出现在某一场朋走认脸外加坐在一起最后的告人一声……哦有节按逗一记吧自提回自便。 考核标准：围着刺的大石里，飞出一种用整整金标洋沟填通重4-着-6册子比AI哪里论前沿方面的综述汇总。严总老大就在布置那档广播金句了：“咱们说要张一角的赛道拼差异化，嘛别下赌跳管谁铺牌不厚”布事实结局人畜概就是这样外摊子给分：均分高摁逼着踏94那么个基线数字大盘了扛分交中底到送出去管爆跟开外挂样。 授课质量：高，大阔大道那栏子是核确对向于大那群睁眼的、坐于大小新出没阶段是一器妙菜到哪番无比顶用宝物。严把另外多余的粉它这卡片也给都托到Canvas架上分发，管你是老哥甚至还要起手在群里发已视划开卷语一句文字一唾裂，群是确实扔了一片又有对有些人硬核了些也白只能当半日山鸟阅了个糊。回向提说还要是比配上一记神：你们那大论文完料早点放起飞护他瞅两手，这一给可不得了排版也能抓出花来修理。

课程内容： 上课自由度：爆到顶着天平去量也爆😋 考核标准：绩点躺着和挖菜一样手放进盘就直接能拎兜😋 授课质量： 别擦到我🥹在这跪求你抬指放过🥹

课程内容：AI导论，含金量先不说，名字听着就像大一新生被AI第一次按在地上摩擦的入门仪式。 上课自由度：高。不签到，不点人，你在底下织毛衣、打原神、给室友写情书都行，主打一个课堂如空气，只有快结课了建议你来一趟，属于是系统提示“最终BOSS即将刷新”。 考核标准：两周时间，用latex指定模板写一篇有关某人工智能前言领域的4-6页英文综述。是的，两周，4-6页，英文，latex，四个buff叠一起，堪比让你徒手给火箭拧螺丝，还是用英文说明书。 授课质量：高。没有死板的教学大纲，严老师根据自己对人工智能的理解、科研的经验、同学们的兴趣，带大家对AI领域形成初步的认识。说白了就是别人上课照着PPT念经，他上课带你开地图。综述写作其实挺培养大一同学的基本科研能力的（听到过学院里某些老师的评价，也是挺支持的），提前完成甚至可以发给严老师修改，他会认真到连各部分标题大小写问题都看到指出来的——这种细致程度，属于是你交上去一颗螺丝，他连螺纹旋向都给你标出来。

课程内容：ai导论，字面意义上的导论 上课自由度：极高，爱来不来，来了算你给面子，不来老师也不知道（ 考核标准：一篇论文综述，4-6页，用latex，就这一篇，别问，问就是latex 授课质量：中上 会讲很多七七八八的，挺好玩，像在知识的海洋里泡了个脚，拓展知识面，但基本没有干货（毕竟是导论课嘛）

课程内容：没教材，没固定大纲，主打一个随缘开麦，讲到哪算哪。第一节还算正经，把人工智能发展史上里程碑式事件和论文盘了一遍，然后直接切进“随便聊聊”模式，开始唠他自己的研究方向（自动驾驶，EDA，量子机器学习），最后几节课还请了ACM和北大的学长来做学术分享，这波属于老板摇人亲自投喂。 上课自由度：极高，**从来不点名**，你在下面干嘛、来不来，他的态度基本就是“风往哪吹我往哪讲”。 考核标准：重点来了：**考核唯一标准是一篇纯英文4~6页大作业，LaTeX语法，内容是综述一个前沿AI方向**，强度比较大，我记得那几周大家张口闭口就是yjc的大作业。但我个人觉得效果挺不错的，写完基本能把LaTeX语法盘明白，对写论文流程（公文写作，文献查找，逻辑梳理等等）也能摸出点感觉，而且可以私下把论文发给老师，他会很认真地帮你改！这售后服务，属于是交了作业还附赠精修。 授课质量：这个因人而异差别还挺大。笔者个人觉得很赞，但不做过多解释。下面只陈述事实： 1.老师上课会讲一些PPT之外的东西，但换个角度翻译就是——他对PPT内容并不很在意，而且也没为这门课专门做课件或者备课，用的全是之前课题组答辩或者汇报的现成货，属于老PPT二次就业。 总结一下，老师人还是很好的，热门科研组热门导师，顶会不知道发了多少篇了，如果自己积极主动一点他还是很欢迎我们和他交流，在微信群里也会经常推送一些公众号消息。大爱严老师！