人工智能导论

历史匿名回执 · 2026/01/17

课程内容：CNN，这一串字母可以理解为当代阿鼻地狱全家桶，RNN再炖一遍，transformer接着补刀。 上课自由度：高，人能到场是美德，人不到场大概是洒脱。 考核标准：还行：作业+期末复现一篇论文+两次机考——复数啊不，是混在里面的两发机考栓着人，整体压力很玄学（可理解为轻）。 授课质量：高。主要秘籍不是听课，而是抱着作业往死里刷，刷到眼睛闭着笔都能手摸鱼地写出来，期末那两次机考你就会获得全场唯一的开卷坦途感和通心随喜——满满满清一色的100%。运气这枚道具在别人兜里乱撞，在你这完全开启了锁死模式。 ljl是神！💯

历史匿名回执 · 2026/01/17

课程内容：5 上课自由度：5 考核标准：5 授课质量：5 刘佳璐老师，无敌捞人界的活菩萨，超级好老师本师！！！ 说个冷知识，中期退课跑路的人能凑一桌散伙饭，大部分都是栽在这门课要手敲代码上——但我寻思这哪是缺点啊，这分明是防沉迷系统强制你下线摸鱼、上线盘算法。两次小测往那一杵，逼着你把PPT翻出包浆、把心摁回胸腔里老老实实学，硬生生给你掰出对AI底层逻辑的深刻理解。这课是真能让我学到东西的那种真。而且成绩也没被那些课上小测啥的拽下来不是吗？老师还是很仁慈的！！！ 建议所有想学到真东西的、想拿高分的，无脑冲就完事了！！

历史匿名回执 · 2026/01/16

上学期Python期末六十几分的代码小白，进来之前我以为自己是来当分母的，结果硬是给听懂了😭 一个AI导论能把人从"Ciallo～"听成"console.log"，这合理吗？ 老师的付出与用心有目共睹，这不是客套，这是全体玩家的联盟声明。 给分超好，超好到我怀疑老师是不是背着教务系统给我开了后门。 但别做梦，确实需要实际上手敲代码，基础不好就稍微多花点时间——我自己是走全勤上课➕课后复习相应的代码这条苦修路线，从一窍不通硬肝成了"这我也能跑通"。手不敲，代码不会自己长出来，真的。 所以说，一个好的老师真的会让你想学习，这句话在我身上不是鸡汤，是正在发生的系统更新。

历史匿名回执 · 2026/01/16

捞，已经是捞学意义上的无敌捞，闭着眼睛无脑冲就完了。

历史匿名回执 · 2026/01/14

话说这总评的分布真能过教务审核吗 量化宽松这一块（） ~~中宏会计商统能不能也这么高啊~~ 😭 --- 神！提交上去的成绩没被哈基教务卡！😋 写点正常的评价：佳璐老师上课感觉还是不错的，但是我上课都不怎么听，所以不好评价（） 提个窝个人体验不是很好的点，这门课的**课程材料不太适合自学**：课件 PPT 感觉有点过于简单，就几句文字解释配几张示意图，堪比泡面包装上的"图片仅供参考"；给的课堂演示代码 Notebook 更是内容多而繁杂，读起来像被人把一箱乐高直接倒你脸上。此外，演示代码里还有很多不太符合最新工程规范的 Python / PyTorch 写法，属于是拿清朝的剑斩本朝的官。 如果是我的话，我可能会在 Jupyter Notebook 里利用好 Markdown 单元写好文字解释，把每节课讲的核心知识点分块列出，把 Notebook 写成一个比较适合自学的完整讲义，这样准备考试也会比较清晰，而不是让人对着代码悟禅。 而佳璐老师机考重点考察的又是 PyTorch 代码能力，我估计这点也可能是让大家觉得机考很难的原因之一。但其实这门课教授的 PyTorch 内容真是比较偏基础的一些用法了，（如果以后这门课还是注重考察 PyTorch）后面学的学弟学妹多多注意体会一下**张量运算**的神秘之处，尤其是张量运算时要注意 shape 对齐，这个理解了考试应该不难——shape 不对齐，人生就不对齐。 coding 零基础的同学经过安泰幽默的程序设计课估计还是不太容易掌握 PyTorch，这个还是得自己多练练，平时尽量不要使用 AI 辅助，不然考试当场原形毕露。主要是我感觉安泰程设不怎么注重面向对象程序设计的思想，所以可能让初学者碰到 PyTorch 这样的框架会有点理解不了它的设计架构，相当于没学过走路就直接被拉去跳芭蕾。 顺带吐槽一下，educoder 真是傻逼平台，主包第二次机考写了一半的代码被这玩意卡了一下就因为网络问题没掉了……孩子当时是红温地又从头写了一遍……心态直接从常温超导变沸点。 总之，它对商科同学是一门设计得非常好的人工智能导论课，课程内容深度和广度都控制得很好，我还是很喜欢这种理论和代码实操兼具的设计的，特别是佳璐老师会希望从最底层一点点试图让大家理解机器学习算法如何从数学公式进行程序抽象，而不是只会当调包侠，比如不用第三方库"手搓感知机""手搓自动微分"（看起来很复杂，但其实要求不高，只要会简化的实现就行）。零基础同学认真听课认真自己敲代码的话收获应该会很大的。