蒋启芬 · 面向人工智能的线性代数修读档案

课程内容：线性代数，但是plus ultra版，属于是给线代开了个二周目 上课自由度：每节都签到，但人到了灵魂到没到不管，你可以在教室里干任何事，只要人形还占总面积 考核标准：作业20+实验报告20+期末60（巨难，难到建议提前写遗书） 授课质量： 老师思路是清晰的，讲得也确实好 但是 这份清晰建立在“大一上线代满绩+一个假期过去知识零挥发”的地基上😇 属于是默认你出厂自带缓存，不插U盘就能跑 每节课都在绝望地辨认板书，绝望地用AI翻译PPT，考试也是压根不管学生死活，证明是不会的，四阶矩阵是要手算的，客观题是拿不到分的，复习题是没有的，作业和PPT例题全做会也是没有用的，学了半学期更是啥也没学会的 给分不好讲，或许捞了一下？暂且三星吧 总之请做好心理准备😇

课程内容：线性空间、直和、维数公式、线性变换、基本子空间、张量积、Jordan标准型、矩阵分解（LU、Cholesky、QR、谱分解、奇异值分解等）、范数理论、梯度矩阵、矩阵微分等 上课自由度：低，基本每节课都要签到，但你上课爱干嘛干嘛随你便 考核标准：平时分20，实验报告20，期末60（**难到飞起！**） 授课质量：老师水平没得挑，可惜我大脑接收器坏了听不懂 **上课推翻天盖地的证明，听得人怀疑CPU；考试给你塞满计算，写得人怀疑人生。 课程内容本质就是《矩阵理论》的缩水瘦身版。 搁在本就课表炸裂的ieee大一下学期，堪称灾难现场plus！**

课程内容：大一上线性代数的进阶副本，脑子里最挥之不去的就是各式各样的矩阵分解轮番登场。 上课自由度：每节课签到打卡，台上不管你干嘛都行——不过你走神一分钟，接下来一整节课就像被人拔了耳机，大概率一个字都听不懂。 考核标准：作业+实验报告+期末考试（前俩有gpt加持基本38-39/40，属于比较好攥到手的那种）；但期末是真的难度原地起飞，我自认为复习挺到位了，结果一到考场直接卡成雕像，不动了。请务必提前做足考试巨难的觉悟。 授课质量：老师段位很高，讲得也顺，但我全程属于在门外听隔壁歌唱，一开始还想硬着头皮追，后面直接在课上开摆，课后求助gpt啃ppt。总而言之，我不喜欢这门课，2学分还把大一下的上半学期恶化出一堆不必要的痛苦（要是ieee的你有幸大物实验也在上半学期，那35学分的超豪华套餐你要吃个够）。不过看在老师期末海底捞的面上，3星打个综合分。

课程内容：前人之述备矣。 上课自由度：低，每节课都签到，但好像可以线上蒙混过关。 考核标准：20%实验报告（含编程内容）20%作业（八次作业）60%期末考试（大概在十一周考） 授课质量：高，蒋老师水平谁看了不说一句稳，讲课也顺得很，认真听还能跟着走，助教老师也没得挑。 但！是！这门课真的是正常大脑回路能规划出来的产物吗？一门给前电院ai开的课，等电院ai都没了它就顺延给ieee——除了说明ieee是电院遗腹子，我是真想不出别的解释，话说回来，这调安排您自个儿看看招不招笑？😅这属于硬给ieee本就痛苦到极点的大一下再糊一层霜。课名唤“面向人工智能的线性代数”，教法却是照研究生《矩阵理论》来的，意味着大片大片证明往下淋，应用稀得冒烟，跟人工智能的关系更是若有若无，听课难度坐火箭飙升。我听这意思，感觉老师默认我们上一学期线代是全员满绩起步。一个2学分的课得耗掉半条命，成绩好坏都一样，所有人都在叫苦。接着考试更是个重量级狠活，你能把作业题驾轻就熟这一手全使出来，恭喜，你很可能还是不及格。教考分离严重到离谱，考题难得没边，今年似乎考的证明也不是很多，不晓得之前啥模样，反正上课讲的基本都是证明😄你一听先松口气：太好了不动证明。我拿到卷子那刻也是这么想的，坐着坐着味道就不对了，那就死命算吧，去感受下什么叫计算量铁骑。然后再亲眼见证分数，彻底破防，这门课就此入土。总之这课应该是要荣登ieee同学大一全年体验最差榜首了，除了折磨还是折磨，而且这课没有补考，挂科等于原地重修，也就是说这课八成是取消不了了，毕竟每一年必有人挂😆当然也有大把同学考得挺好，本人成绩应属于中等偏上，想来能替大部分同学代言，各位就当参考一听。

课程内容：高等代数选讲 上课自由度：极低，低到你想翘一节课，签到表都能隔着屏幕把你按回座位，节节课签到 考核标准：平时+大作业+期末 授课质量：很高 以下开始吟唱： 你一句要捞～ 我就不再煎熬～ 蒋启芬老师～ 我还记得你～ 一分一分把我踢出及格里～ 蒋启芬老师～ 我还记得你～ 那些挂科的愁～ 你替我开启～

课程内容：线性空间，线性变换，张量积，Jordan标准型，矩阵分解，范数，梯度矩阵——数学豪华全家桶，能吃是福。 上课自由度：每节课都有扫码签到，课前没签上的也可以课间去签，老师上课有时候会点同学上去做题，随时准备被叫上台接受抽象的洗礼。 考核标准：实验报告20%，平时成绩（作业和课堂参与）20%，期末考试60%。 授课质量：高，老师讲的很清楚，也会带着我们做例题。唯一的问题就是老师可能讲课速度比较快，默认我们上学期线代课都学会了线性代数，有时候用到上学期讲过的知识就会很快的过掉，实际上感觉大家都忘得差不多了...然后期末考试难度比较大，加上线代这玩意本身就比较难，也没有调分应该，所以大部分人期末考试分数可能不是很好看。老师是把自己装上了F1引擎，问题是我们的底盘还停在上学期。

课程内容：把大一上学的线性代数知识拉出来继续生长，里面塞了线性空间（直和，维数公式）、线性变换（伴随，投影，旋转（Givens），镜像（Householder））、Jordan标准型的基础知识（Jordan标准型的计算方法，最小多项式）、矩阵分解（LU，QR，SVD，谱分解，奇异值分解）、矩阵的范数、梯度矩阵和矩阵微分。课上很器重定理和性质的证明，作业和考试倒偏向一些简单的证明和计算。 上课自由度：每节课签到，开头几节课还会点人到黑板上写题，后面消停了些。开学几个星期后canvas上也没给你线上签到的台阶了。 课程难度：说起线性代数，我大一上学时的体悟就是“熟能生巧”四个大字。老师眸一瞥就看出结论，学生脑子里得推敲很久才能惊醒一句啊原来是这样。可要把这门课在限时里学熟是相当难的，我一节课经常得拆成两节课来听，课上听一遍回放再听一遍，偶尔才抓到某个点微妙地懂了。所以说这确实是一门外表平平内里稍微有点难的课。需要蒋老师那句“串起来理解概念”真听进去。 考核标准：平时作业8次，按爱好课批阅打分计入总评（会不会捞一点？），20分；实验报告不限语言，写个矩阵QR分解的程序（Givens变换和Housholder变换）占20分。这门课直接把我拽去了解了一下matlab到底怎么开机使用。期末考试60分，不太好惹，加上我的计算能力实在拉胯，考试现场有些题就是磨不出来，只能认命。 授课质量：还不错，老师偶尔会因为太“熟”而语速飙车。ppt上经常搜不到证明尸体，只能自己记一些笔记。 另外：老师列了几本参考教材，但有些知识在参考教材上翻烂了也找不到特别详细的过程讲解。想用书本或教材辅助理解的话，这会是个稍微让人膈应的点。

课程内容：难到脚趾抠地，塞满矩阵理论的东西，课堂偏证明，节奏快到飞起，不预习直接上相当于裸奔 上课自由度：一般，节节课签到，偶尔点名或者抓人上去写题目过程 考核标准：20大作业，相当容易拿到18-19分，平时分20分，很容易薅满，其实作业不必做得惊为天人，有点小瑕疵也不耽误满分 授课质量：非常高，蒋老师非常认真，助教也一点不含糊，讲的东西相当有用，把线代那点基础知识拓展成有实际意义和用处的算法，例如SVD分解，算得上一门挺硬核的课，不过毛病也有，比如课时太抠，讲到矩阵微分的时候赶得像逃命，还有期末考试必须吐槽一句，计算量大得离谱，当然要是证明占大头分数估计更寒碜，不过据我所知这次最终总分有将近10%得分上了90，果然强者恒强

课程内容：诶😨？这是在教我线代还是在给我播悬疑预告片？ 上课自由度：云☁？哦，原来人在教室，魂在云端，自由度直接飘到大气层外了。 考核标准：云朵☁？！行，卷子发下来那一刻我怀疑自己考的不是线代，是天气预报。 授课质量：哒↘哒↗哒↘哒↗哒↘，这声调起伏比我心跳还稳定，属于是听觉版的未解之谜。

期末考场上题一摆，人直接就羽化登仙了，绩点排名坐着跳楼机往下窜，在期末周开跑前5天撞上这么一门成绩单，属实是把“惬意”俩字刻进骨缝里了

四星先递上，感觉是被捞上岸的，重修的苦海我算是没淹死 但该喷的，那必须开麦 期末是真💩的，选择不一定有对的，填空一定是全错的，大题是算不出来的，计算是多到写不完的，绩点是低到不能再低的，好在平时分和作业分给满，勉强卡线没挂科，蒋老师这一拜我磕得心甘情愿 再说说授课情况 数学基础一般的人第一次听课，纯纯灾难片现场。想听懂跟上，建议把预习拉满，不然你在记什么自己都不知道。一边要从脑子里捞那些模糊不清的旧知识，一边还要硬接一堆陌生证明、抽象符号和大量计算。上课讲的题、做的作业题、考试的题，三者之间我愣是没看出什么必然联系（可能本人确实菜，勿喷），真不如多做点针对性的题 以上

课程内容：线性代数开枝散叶，主打一个拓展，拓展到你怀疑人生那种。 上课自由度：扫码，必到。人到不到无所谓，码扫了就行，属于是赛博签到，肉身自由。 考核标准：不看老师不看天，看你的自学能力，自学成才者天堂，自学废柴者火葬场。 授课质量：相对较高，但这份"高"往课程难度那一站，就像小学生挑战奥数冠军，只能说。。。。。高，但没完全高。 这姑且算是一门不错的课，老师和助教也很有耐心，如果你拥有超级大脑，和超级思维，那拿下也是轻轻松松（呵呵）。但期末难度比平时作业高出一整个次元，平时学习基本靠自学悟道，半学期即可享有期末考试，在紧张的期中学习里插播这么一场考试，真是惬意得让人想哭。补充：考试基本不捞。但是有40%的平时分给你兜底你还有什么好说的呢。

课程内容： 上课自由度：低，每节课都得签到 考核标准：20平时 20大作业 60期末 授课质量：讲课有那么一丝丝莫名其妙的味儿，冷不丁就开始证明（老师一头栽进抄教案，学生只会傻抄黑板，中间缺思路和原理那几句解说，整体就很劝退） 大作业和一部分代码作业有股生硬往题上贴的劲儿？口口声声要跟人工智能挂钩，但全程代码（大作业也算上）都被ai一脚踹通，课程本身跟人工智能、编程之间也没看出半点丝滑的迁移运用。 考试更是神仙打架。老师平时一个劲儿证明证明证明，反反复复强调计算用ai编就行；到了考试全变成计算计算再计算，计算但凡差点劲儿的那就再见了您嘞.......... 虽说课程内容这块儿本身确实有点用，老师讲起来也一点不掺水，可你要真想吃透，得砸进去大把的时间和精力

课程内容： 上课自由度：前几节课随机抽人上去公开处刑，后面好像懒得抽了，但每节课签到这件事雷打不动。 考核标准：期末考试太神了，计算功力不到位直接原地升天，学积分和绩点一起表演自由落体。平时成绩虽然好像大家都给满了，但依旧给1分贡献给神人aihaoke平台，那个ai看你的答案仿佛在看甲骨文。 授课质量：很多人说质量高，可能是我不配，我只看到老师经常莫名其妙地证明一个更莫名其妙的问题，而且这些问题跟考试感觉八竿子打不着。一整节课都在努力辨认遥远远方黑板上的粉末状文字，然后无情抄写，每节课回去复习的时间比上课时间还长。

别tm盯你那ppt和作业题了😂👉趁早找本矩阵理论练起来吧😋在ieee我们平时就练🏃🏻‍♂️因为我跟你说😑学校巴不得ieee赤石的人特别多😒你知道吗☹他们就是办这种…办这种班😪（公式化咳嗽🤧）唉😤不说了兄弟们不说了😷走了走了😵加油吧ieee啊😠早点解散吧🥺早点去找电院ai吧🥴大家也早点休息吧😑（深度思考3s）（突然大声）这期末真tm傻呗🤬这课程真tm难啊今年🤯难到tm大题tm四阶矩阵跟坨史一样😩和作业题难度差这么大玩什么线代🤢多给点用来拟合的题目会要你命吗😫我真服了😤唉妈…不…不说了☹我真tm的tm傻逼啊🤡我艹真服了🤮走了走了走了拜拜拜拜拜拜👋（绝望下播）

课程内容：线性代数里跟机器学习沾边的那部分，当然和I是绑得死死的 上课自由度：中，线上签到是有的，基本天天都来这么一下 考核标准：20%作业题，20%编程作业，60%期末考试 授课质量：非常高，蒋老师的专业功底大家都看在眼里，讲得非常细，逢定理必证明。 想说的话：不得不承认这是IEEE学生（原电院AI）躲不过的一关，但也不可否认，这门课是真·相当相当难，没有线代基础（我说的就是I你压根没学过关）或者没有ML基础，学起来会非常吃力，哪怕蒋老师已经讲得很细了。 而且——期末考试非常非常非常难！！！！ ！！！ 请务必注意，我可以很负责地提醒你，这是你大一生涯里最难的一场考试，你可能会拿到这辈子最低的考试分数。但这门课是有用的，或许它只是不该在这个时间点出现（就是这个你hin需要核心学积分的时间点） 看在IEEE特殊班情以及这次期末考试确实过难的份上，遗憾给4星。

这门课拿分在我的所有专业课/专业基础课里算偏低的，但一点不影响我给它满分好评。 课程内容：主打研究生课程的矩阵论，难度不低，线性代数I要是没学明白，那就是上刑。 上课自由度：偏低，签到好几次，老师也特爱点同学回答问题。 考核标准：20%平时成绩+20%大作业+60%期末，期末贼拉难。 授课质量：高。 听说有10个人拿到了90＋的分数，但也有大批低分飘过。这确实是我目前最低的一门主修课。但课本身是好课，就是排课太逆天，每次晚课都忍不住想磕头请睡神降临。

课程内容：卡在《高等代数》和《矩阵分析》中间的夹心层，主要抱着蒋老师的ppt（也就是讲义）啃，难度是真有，但踩着老师的节拍走也不至于直接原地失聪。 上课自由度：还算凑合，有两三次签到戳在那，不敢翘的那种。 考核标准：平时20，期末60，一篇机器学习与线性代数相关的报告20。 授课质量：很高，虽说讲得很快，但讲得那叫一个清晰，好几次我不由自主就感叹蒋老师的思路流畅得跟开了自动驾驶似的。要是你课前有预习的好习惯，那完全追得上。 希望这门课别跟着电院AI一起随风飘散！

课程内容：上课主打一个薛定谔的晦涩与易懂叠加态，经典言论“课下学习时长应当是课上时长2倍”——这哪是布置作业，这是发行了一份时间高利贷，课上借你一小时，课下要你还俩，复利还没上限（doge）。 上课自由度：可以说不太高，有两三次线上签到，上课前会随机点名，像开盲盒，但奖品是社死。我舍友一般上半节课就走——真的不是我，我选择坐后排上自习（doge），后排那块地风水好，适合一边心算绩点一边假装人在这儿。 考核标准：考试比作业难得多，作业是新手村，考试是直接把你传送到最终boss门口还没给存档点。不过没所谓，明年电院学部AI也没了，楽。 授课质量：讲的还行，老师很和蔼，比某个北大毕业的某三学分双语授课老师和蔼多了。

课程内容： 电院ai专属的线代2，今年新开张的，内容是线性空间（直和、线性变换、矩阵）、jordan标准型、矩阵分解、范数理论、张量、矩阵微分，基本跟《矩阵理论》一个套路，就是不讨论复数空间。半学期的课，后面进度紧得像被人追债。没有课本，应试的话推荐大家参考《矩阵论》。老师推荐的《线性代数与数据学习》我个人觉得不太系统，知识零散跳跃，不适合同步吃。如果对更抽象的理论有兴趣，可以参考《Linear Algebra Done Right》。 上课自由度： 老师上课前会随机点名，不过这种硬课大家基本都会来。课堂节奏比较快，一走神真有可能跟丢。 考核标准： ### 期末60、平时20、大作业20 - 期末考试全是大题，有一定难度，而且计算量比较大，可以参考研究生《矩阵理论》的试卷，别掉以轻心； - 平时作业除了练习题，还包含一些编程实现，比如LU分解、Cholesky分解等； - 大作业是用线代知识介绍一个机器学习算法，给出推导和实现，采取同学互评的形式，可以借此练一练latex编辑能力。 授课质量： 高。蒋启芬老师水平大家有目共睹，有习题课，助教水平也很高。受时间限制这事儿没扎得特别深，但确实把上学期线代的知识给夯实了一遍。 #### 总之是门非常好的课，可惜以后没有电院ai了，这门课可能也就昙花一现了。