张丽清 · 机器学习(强化)修读档案

给分，是无敌的。整个均分都冲破90亩，在几门永强系列课里属实前排给分高地。讲述的两位打心底里是希望你学点什么的，甚至还会停下问同学的教学意见，两位老师课后回放梳理得相当清楚，看不懂的部分多半看回放就能复活。 没有期末考试，就一个带“期中考试”皮的“小测”。重头戏是压轴的课程项目：这学期做图片分类，成绩掐kaggle排名和论文的讲究程度定，好像需要分析细、结构清、方法范围广这种东西去撑分。 分数到底有多夸张咱不比，是那种每一样都恨不得漂上去的狠。 总归手里是种上了点东西，看起来很理论很数学，但算把我放在未来的科研里不用再赤手空拳凿天花板了——那个东西底层终究在哪、它在干什么多少知道一丢丢了。

课程内容：先由涂老师承包机器学习的一部分，然后再把接力棒交给张老师去搞深度学习这块 课程考核：期中考试一位选手上场，期末直接缺席弃权 授课质量：涂老师我个人觉得是可以的，能把机器学习理论一步步像剥洋葱一样推给你，至少听下来脑子里的链路是比较通畅的， 张老师那边就真的有点很难评，而且还爱点名，讲课的思路像一只喝了三杯美式后在教室里乱窜的松鼠，有时候我正卡在他中间给的那个条件到底从哪冒出来的，然后下一秒他直接来一句证明省略，大家课后可以用AI工具自己证……AI取代教师的最强应援人，而且我觉得机器学习是门偏理论的课，但板书真的很少，基本就是PPT一路平推到底。但是永强班的同学也跑不掉这一劫，建议如果顶不住的同学可以自学，反正内容也都离不开PPT上那些，我觉得AI讲得还更明白一点

开局一套谜之操作，拿“平均分太高”当理由给所有人总评往下扣三分，后来同学们发起冲锋，张老师跟教务处一番沟通之后，给改回来了。 而且因为这给的总成绩保留小数点后一位、不走四舍五入，好像还给我的大作业上调了0.3分，免得我被卡绩点。 在另一门逆天永强班强化课的亲切参照下，这门课看起来无比正常，还自带人情味光环。

老师讲的一般，而且作业扣分实打实计入成绩，不是那种刷完自动领皮肤的设计，最关键一点这门课严格控制每一项的分数所以可能满G比较困难（评分是：课程设计50+期中考试20+作业20+代码小作业10）如果想拿高分要卷每一项的分数，有种跑副本每个宝箱都要单独拼手速的窒息感。