丁晓伟 · 机器学习修读档案

课程内容：机器学习，有大纲的，属于是地图给了，路自己刨 上课自由度：不管，没有签到，主打一个放养，来去如风，人不到也没人知道你来过 考核标准：平时（应该是pre）10分，这学期两次作业30分+期末占比60分，平时那10分像抽盲盒，作业和期末才是真正的大头 授课质量：讲的和考的没啥关系，自己学吧，听君一席话如听一席话。甚至没有ppt，canvas的ppt一坨，属于是赛博文物，建议借别的班的看看，隔壁的饭说不定更香。 只说讲课，只能算可以接受，属于是饿不死也吃不饱。考完试真想骂人，考场出来的那一刻，嘴比脑子先动。

课程内容：机器学习，但被削得跟付费DLC免费试玩版似的，很多内容直接砍没 上课自由度：高到离谱，从来不签到，人来了算缘分，人没来算修行 考核标准：全年级唯一一个有pre的班，小组组队上去讲一篇论文，两次作业，期末开卷，主打一个过程性折磨 授课质量：不知所云，连ppt都没有，诗人握持

上课自由度： 高到起飞。开始还老实巴交去，后期全靠缘分，印象里签到一次都没有过。 授课质量： 我觉得老师讲课逻辑还算明白，但进度磨叽得像老牛拉破车，基本整堂课都在徒手推模型。给4星 感觉作业也偏水（电子系这学期是压力山大，这不全是好事。但单论一门ML课我会觉得没嚼透），所以我转头把斯坦福的CS229＋CS231n听了，顺手把CS231n的作业写完了。 考试嘛，分数还没落地，等落地再补充。我自己手感是时间紧得想哭。 刚出了平时分成绩，还可以。等成绩出来再评。我很想知道这个中立邪恶的信工金课 先从4星起步。 *** 出分了 期末给分严到再往下扣一星，连给我四舍五入添一点的仁慈都没有吗

课程内容：前半学期批量生产判决模型和生成模型，后半学期给这俩套上神经网络皮肤，等于换汤不换药再整一遍 上课自由度：你爱来不来，课堂如菜市场，人来了就算给面子 考核标准：40%平时分，三份作业再加一次期末前两周被临时起意抓死的pre，连通知都带着一股说走就走的洒脱 授课质量：丁老师板书认真到能去当字帖，数学功底能把黑板写穿，人也是大牛中的大牛。但大家就是跟不上、听不懂啊，像被高铁甩在月台。而且考试好一坨内容他根本没讲过，复习资料约等于零。建议去捡隔壁班的PPT续命，这门考试从头到尾基本靠张重阳老师的PPT转世。助教也算个小奇葩，不过年年换，就不展开灵魂拷打了

课程内容：回归分类、聚类降维、神经网络深度学习、生成模型、现代AI常用模型CNN、RNN、transformer这一串，属于是把ML全家桶直接端上桌，菜是齐的，吃完能不能消化另说。 上课自由度：高，不点名，可以不来，翻译成人话就是课堂纯自助餐，来不来全靠自律，签到系统直接躺平。 考核标准：给分较差，先是助教莫名其妙严格控制平时分，往届2学分的ml也有这种情况，属于是祖传的平时分抠门手艺；期末考试感觉也给分不是很好，后面计算题手算反向传播和qkv矩阵，在图像所打工了这么久还是坠机了，什么概念呢，就是你天天在健身房练卧推，结果考试让你当场举空气，因此追求分数的建议慎选，GPA保卫战选手请绕行。 授课质量：较低，后半学期基本上两节课手推一个模型，节奏堪比把你扔进泳池直接游长江，而且有个pre是最6的，感觉这个讲论文的pre是临时起意，不知道下一届会不会还有，主打一个薛定谔的作业，存在与否得看缘分。