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陈思衡 · 人工智能基本原理与工程实践II(机器学习、深度学习、强化学习)修读档案

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2025年秋季学期 · 温颖、许志钦、陈思衡

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多年以后,SAI学子们面对Junchi Yan,准会想起csh领他们去瞻仰TeachMaster的那个遥远上午。 upload: 人工智能基本原理与工程实践 III 出分了,看在给分这份大礼上,把这门课的评分往上拽两星。

学生体验,不是官方事实。评价教学,不评价人格。
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2025年秋季学期 · 温颖、许志钦、陈思衡

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课程内容: 机器学习:agent生成的视频课,笔者看来质量烂得独特,内容浅且重点歪楼,agent讲得只能说初具人形,笔者个人极其生理不适。 深度学习:那几个经典模型一摆,老师很有激情,不过整体就是科普级浅尝。 强化学习:不知道,从开局第一秒就掉线,直接躺平。 上课自由度:高,来不来随意,深度学习点过一次名但没计分,互动热情时有时无。 考核标准:总体来说极度宽松,出勤分直接空投,DL有一次贼简单的小测,其余都是大作业。 机器学习:大量小份作业堆着,里面是比较传统的题,简单;一个聚类大作业,数据给好,不许直接调库得手(让ai)搓,码量不算大,配个简单报告;一个不计分数的调agent附加作业,也许是老师自己研究的私货? 深度学习:把MLP CNN Transformer代码发下来横竖让你调参,按打榜性能给分,基本全员拉满,还能顺走朋友的参数(逃)。 强化学习:两个notebook小作业(notebook代码填空);大作业二选一/自选题目,框架已给好,笔者挑的那个框架很扎实,得写报告;神仙助教的三个作业均分99 99 100;笔者亲测AI能把RL全部作业的代码部分顺顺当当干完。 授课质量: 院士大人的创意我不敢张嘴,但这三个东西塞进3学分,能学到东西那才见鬼,还是趁早自己扒网课吧。 老师/人机老师授课质量参差不齐,而且还被课时绑着手脚,但人都很好,考核上也不刁难人。

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