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工程实践与科技创新IV-J · 修读回执档案

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2025年春季学期 · 王赓

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课程内容:matlab深度学习,堂堂来袭 上课自由度:签到点到手软是常态,但台下真听的没几个,签到像个场面活儿 考核标准:20%签到+50%四次平时作业+30%大作业,工位都给你画好了 授课质量:总体比较一般。课上讲得比较零散,七拼八凑不怎么成体系,讲课质量也确实就那样。 其他方面:和楼上同学讲的一样,作业其实是套成熟流水线,烦是烦了点,但算不上痛不欲生。四次作业基本都配了比较详细的指导,我们主要干的活就是拧拧参数、跑跑训练、干等结果,最后码报告,给分也还不错。大作业的工作量其实也不算大(自带现成框架),分数还直接给满,相当之慷慨。个人因为屡次迟交,平时作业分多挨扣了点,不然也有机会摸到A+。

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2025年春季学期 · 王赓

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课程内容:Matlab强化学习,听名字像造火箭,实际是拿Matlab这根烧火棍去捅强化学习的马蜂窝 上课自由度:高到你在教室里开黑都没人管,唯一的要求就是每节课都得肉身到场——签到这玩意儿就像阎王点卯,躲得过初一躲不过十五 考核标准:平时成绩+几次小作业+大作业,三件套凑齐,主打一个陪伴式折磨 授课质量:老师讲得比较慢,节奏堪比树懒喝下午茶,内容主要是基础和科普,间或放点视频,氛围一度让我怀疑自己是在上选修课还是在看纪录片 虽然Matlab用起来体验不是很好,这软件的操作手感约等于用筷子夹果冻,但几次小作业都是在现成的模板上改一点点内容就完事了,主力时间全都烧在训练上(强烈建议挂课程提供的云主机,扔那儿让它自己练去,别拿自己的电脑当炉鼎烧),大作业战机对战训练可能要反复仰卧起坐,但最后大家也都训出来了() 总的来说课程整体设计还是合理的,作业像连续剧一样一直有,但压力都不大,属于是饿不死也撑不着的程度 PS:还上了隔壁工科创的我已经老实了……

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2025年春季学期 · 王赓

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评分好,但每次做作业都想骂一骂,痛并快乐着属于是 matlab真的不太友好,权重没办法中途保存,堪称精神折磨四连击。。。 不过老师签到蛮频繁的,千万别翘课,脚一抬人就没了

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2025年春季学期 · 王赓

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课程内容: MATLAB强化学习无人机训练 上课自由度: 还行(偶尔会签到,毕竟班里人本来就不多) 考核标准: 签到(20%)+4次小作业(50%)+大作业(30%) --- 虽然软院那边把这门课喷得狗血淋头,但你只要瞅一眼CS大三下另外两门工科创,立马就悟了——选这门课简直是给自己积德,事是稍微多那么一丢丢,可作业体系明明白白,给分也很能打,反正这学期大家横竖都得挑一门工科创,那我还是更推荐这边。

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2024年春季学期 · 邓志杰

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+ workload: 1. quiz:前两三节课的内容,6个题(1判断1填空2单选2简答),简单到像是老师怕你开学就崩,先给你塞颗糖。 2. 平时作业: 第一次:实现一个简单的二分类感知机(正向传播、反向传播、损失函数、组装、调参训练、回答问题),作业文件是一个ipynb,一个模块一个模块地带着写,有说明有框架,填空就行——什么叫保姆级作业啊(战术后仰)。 第二次:实现与Attention相关的几个模块(正反向传播、位置编码、词嵌入、回答问题),作业文件是一个ipynb,同第一次填空就行。但是要自己推了公式才能写出来,不推公式就等着对着填空框发呆吧。 3. 大作业(2-3人一组):实现对简单⼤语⾔模型(GPT-2)的微调训练以及更多细节上的探索,从零开始,这五个字一出来血压就上来了。分两部分,第一部分(60%):自行寻找合适的数据或公开数据集对GPT-2微调并进⾏评估。第二部分(40%):从【实现不同的token编码方式;实现不同的位置编码方式;实现不同的注意力机制(线性注意力、Nyström注意力等);应用于中文数据;应用于自己收集的私域数据;模型、算法、评测基准等各层⾯的创新性改进;大语言模型在新场景、数据集上的应用】选取2-3个方向进行探索,每个方向占20%——好家伙,自助餐式科研,爱夹啥夹啥但得夹够。第13周周末交中期报告,16周周末交最终报告,最终报告提交前,需要到线下与助教交流,就是问几个问题,看是不是自己完成的作业——鉴定为防代写大闸。 + 上课自由度:高 + 考核标准: 一次课堂quiz(问卷星) 10 平时作业 15*2 大作业 60 + 个人感受:挺好的,首先小作业对比一些课程就很优越,给框架给详细说明不要求从零开始的作业多难得不用多说,别人家课程让你开荒,这门课直接给你铺好了红毯还递了拖鞋。大作业要求从零开始可以理解,毕竟自由度比较高,主打一个"你自己选的嘛"。 + 总分给分情况:高98低78平90

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2022年春季学期 · 吕宝粮、郑伟龙

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课程内容:一共四次课,每次课一坐一整个下午,人有点难绷到裂开。官名「超并行机器学习与海量数据挖掘」。前几节课喂了点基础机器学习和深度学习:梯度下降、多层感知机之类的老朋友。然后开始安利迁移学习和他们实验室的工作(情感脑机接口) 上课自由度:高,老师基本不管你桌子底下在搞什么地下工作 考核标准:最后一次课的课堂测验(20%)+一次单人小作业(复现老师三十年前发的一篇论文https://bcmi.sjtu.edu.cn/~blu/papers/EI/2002_18.pdf ,30%)+一次两人组队的大作业(拿他们实验室的情感脑机接口数据做迁移学习分析,50%) 讲课质量:还行吧,还算是有心让大家学会(比上学期的管管子还是好多了捏😇)但每周连上4节课,精力持续不了一点(**排课啊😅 怎么说呢,这课还行,但我不想选,因为我不想做人工智能😅这学期三门工科创,两门人工智能+一门盛斌,想报警。你计算机系人工智能都不是必修,整这么多人工智能工科创是图啥 课程作业全要写代码,而且没有任何框架,从零手搓,感觉要不是队友拽我一把,我可能已经G了。不过github上应该有能搜到的参考,学弟学妹们大脑宕机可以搜搜老的课号(EI328)

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