选课类别:基础 | 教学类型:理论实验课 |
课程类别:研究生课程 | 开课单位:自动化系 |
课程层次:本研贯通 | 学分:3.5 |
於俊老师有出色的学术履历,且助教团队实力强悍,但部分学生认为课程内容较老且较为硬核,理解难度大。无点名制度。
内容涉及图像测量技术,主要包括实验和期末展示。多数实验内容为使用华为MindSpore框架复现给定算法。课程ppt内容与实验不相关,需要学生具备较强自学能力。
成绩由实验40%和期末展示60%构成。大部分实验项目为两人一组,复现算法并改进,助教验收时会问两小问题。项目和展示难度较大,需自学相关技术。
给分非常友好,多数学生可得90多分。虽有学分压力,过程收获颇丰,课程值得推荐。
有同学担心课程是否为“华为白嫖学生算力”的方式,因实验需提交模型权重且不提供算力。Pytorch和MindSpore的现学现用部分让许多学生感到挑战,但也因此收获很多。
课程不点名,老师人非常不错。
看了老师的履历,真的牛逼啊,助教也很牛逼人均cvpr。老师讲的内容很老了,也比较硬核,想听懂挺不容易。今年的课程作业改成了复现一篇论文,不过看大家都是给的实验室的课题,都加上了自己改进的部分。给分很友好,基本90多吧。
课程成绩由实验40%+期末pre60%构成
上课ppt的内容与实验完全不相关
实验内容为使用华为mindspore框架复现若干个给定的热门算法中的一个
从某些方面来看,实验确实锻炼了算法复现的能力,但是不得不怀疑这门课是否是华为白嫖学生算力的一种方式,首先课程不会为学生提供算力,其次实验需要提交模型权重,具体原因可以自行思考
期末pre为复现一种算法(不强制要求mindspore框架)并讲解,助教会问两个小问题
整个学期没来上过课,最后几节可能一节课就来个5个人,3.5学分课,虽然只给了80+,但值了,推荐。
最后的验收是两人一组的小项目,都很简单,网上有手把手教程,一个人大概2小时就能完成。
给分很好,虽然pytorch和mindspore甚至linux基本操作都是现学的,搞大作业的那几天很痛苦,但过程收获还是很多的。