属于是老师认为自己在水，很开心。

学生也知道自己可以水，很开心。

教务处看到学生又多学了一门课，很开心。

三方共赢。

他们都有光明的未来！！！

今年给分依旧杀手。实在是不明白，卡绩卡84分我可以理解，卡89分是什么意思？

课程内容一言难尽。内容太多导致学的基本上是一知半解，理解掌握全靠考前自己复习。感觉如果自己对着书学，也可以基本达到同样的效果，甚至理解的更好。

强烈建议非AI班的同学不要主动选择这门课。

就冲着刷新下限的给分，给五分算是给老师面子了（，不过想想我可能卷面+实验平均40分，总评70+，自己评价.jpg

也就中间的老师教的比较让人容易听懂，考试也容易写，整体上逻辑对我来说比神必不堪的agent和ai基础要好多了，其他两位，也不是教的很差，可能是我智商有碍，尤其到了第三部分，英文PPT加众多概念对没有基础的人非常不友好

今年实验是计算深度图和视差图（用OpenCv直接调库就行的东西），但考试考了整个算法的伪代码，所以如果以后还做这个实验希望学弟学妹认真研究不要偷懒

建议33系非AI班的同学大四再选！！！！

2021.9：由于给分不行甚至被隔壁zzg班评分反超

  大三上人工智能专业上的这门课，怎么讲呢，课程信息量蛮大的，有些东西的确是有点难懂的，而且这是门导论课，有太多东西需要去记忆了，下面有个评论蛮中肯的，应该是开卷考试，至少也因该是半开卷。

  复习的时候挺难的，三个老师风格不同，没有适应英文教学环境的人(比如我)复习的时候看全英文的课件就很难受，而且有个公认的事实是这门课的教材翻译一塌糊涂。

  三个部分：搜索、逻辑、人工智能各个方向。实话实说，最后一个才是最难的，因为很多东西对我而言是新的，而且涉及大量的数学相关知识。考虑到这个，学过模式识别的同学可能会好些，毕竟已经有“先验知识”了。

  大作业一定要好好做，不要像我一样随便搞搞就交上去，什么也没学到。熊老师出的题有相当的部分是和他布置的大作业涉及到的知识有关的，如果乱做就像我一样最后什么也不知道。王老师上课超认真，也挺有趣。

  最后，老师都挺好的，就是我不太行。。。。呜呜呜

三个老师应该都是非常厉害的人工智能方向的老师！

给分没有评论里那么好2333（可能是有幸存者偏差呜呜呜

王子磊老师上课讲得比较扎实，解释知识点还有例题啥的，基本能理解。很惭愧其他两部分上课没有怎么听...第一部分花了一个晚上基本就可以速成，第三部分基本是机器学习基本常识。

考试第一部分考了alpha-beta剪枝和一道设计启发式函数的。第二部分考了买车那道作业原题（上一届考了另一道原题）。马尔可夫那块儿比较复杂的计算一点儿都没考。第三部分也考了不少作业原题（zero-one loss，设计一个神经网络等）

不大清楚哪里写得不大好，最后分不高。感觉如果扎实学好的话应该不错的

我来作为反面教材写评论了

上课内容无比充实丰满，但是老师讲课质量实在是让人没有想听的欲望，ppt看起来也是在云里雾里的。期末考试复习起来完全没有头绪，十几二十章的内容硬啃着自学，最后还是有好多脑子里面都没有印象，考试部分按照三个老师讲过的三部分出题，最后一个老师部分的题目都空着了，作业交了三分之一，大作业认真写了，可惜还是挂掉了。

选课需慎重，如果只是其他院系想来陶冶情操水水的，还是不要选这门课了，会很吃力的。

内容多，覆盖面广，但是重点不清，泛泛而谈。三个老师不好协调，为了赶进度，很多东西讲的特别快，讲是讲完了，下边学的一脸懵逼。ppt还一直拖延着不给，最后催着才发。考前复习一堆ppt，看着头就大。内容挺像导论课的，就是考核形式不像，如果能像计院人工智能那样开卷就好了。给分还不知道。不建议对人工智能感兴趣的同学选修。

考完发现出的题都挺简单的，觉得会是重点的，一点没考。