省流：分高事少，狠狠选。

开明的教育家，渊博的学者，富有激情的创业者，这是我心中吉老师的画像，也很符合我对一个优秀导师的期待。

开明的教育家是指吉老师对考核方式，及到课率的非强制。而且经常会站在同学们的角度思考问题，直言如果对强化学习非常熟悉的同学可以不到堂，但是我觉得对强化学习比较熟悉的同学听课可能会收获更多，因为这门课内容整体还挺多的，而且经典部分涉及了很多数学推导，私以为吉老师把自己定义为了引路者而不是讲授者，所以讲课速度确实快了一点，偶尔还会来点跳跃性，课前预习课后及时复习才能跟上节奏。By the way，可能也是这个原因当课程过半的时候到堂学生数也流失过半了。但可能这才是精英教育该有的样子。

渊博的学者是指吉老师上课期间并不会完全的照本宣科，常常会插入自己的做科研时的心得以及本实验室的研究经验，上面说的上课速度快也说建立在老师对知识的烂熟于心。激情的讲课方式，字里行间都显示着自己对自己研究领域的热爱。所以希望各位后来人坚持跟一跟，虽然老师不会点名，也没有平时的随堂作业，但是听惯了许多上课像上fen(二声)的课堂，如此充满激情且风格鲜明的老师值得。

富有激情的创业者，时过几月，让我再推ballman equation肯定是磕磕绊绊，但是吉老师上课所分享的一些小故事还是历历在目，无论是讲述他自己激情燃烧的岁月，还是讲一些前沿进展，仔细琢磨都会有些启发。他也谈到自己在不断鼓励自己的学生们去创业，并且准备好了许多资源，每每谈到创业他热切的眼神总是那么深入人心，祝愿有一天在中国的机器人圈提到南方的李泽湘和北方的王田苗时，人们也会不由自主想起中部的吉建民。

终于出分了，竟然比机器学习出分还要晚！

本学期没有作业，上课不签到（可以不去，学期末的时候教室空空荡荡的），有 3 个实验 + 1 个组队 (上限5人) 大作业，分别写 

1. Sarsa、Q-learning

2. PG、A2C

3. DQN

框架都会给出，用心去github上搜搜总是有答案的。每次实验都有加分项供巨佬卷，第三个实验建议早做或者用个好显卡，否则一次就要跑三天

给分给了 85+，只做了实验一的附加，大作业写的水，已经很满意了。大作业是去 github 上找了个著名的RL算法进行一波调参+分析。

（貌似大家的分数都不是很高，我有个猜想，会不会是组队人数过多导致分数下降）

混分还是很简单的，想要卷绩点就比较困难了

这个课，我只能说是神中神。吉老师是全国强化学习老师中的GOAT！！！

课程设计和作业都特别特别合理，收获很多。不选后悔系列。

事少分多，yyds！

这门强化学习（RL）课程内容深度丰富，如果学生在课堂上没能理解，可以通过观看课程回放进行学习。有邀请网易公司的资深专家为学生们带来前沿报告。

此外，课程中的三个大作业都有相应的开源资料。老师不点名。

然后，GPA4.3

入门一波 RL，大作业以及大作业之后一段时间从 REINFORCE 开始学习了一波 PPO。只能说真难学……

学期中有一次点名，三次作业一次大作业，没有期末。因为只要求 coding，对原理要求不高所以都很简单（学期结束一个月，现在已经不会推导了` w `），最后大作业选了个 PPO 给自己难得绷不住了* ^*|||)

4 个学分可以精准反杀 计科学硕不得不学分溢出多学一门课满足要求的培养方案

给分一般，但是爵士毫克。最近图灵奖还颁给了 RL 的奠基学者，家人们快来学

三个实验＋一个大作业，没有考试。

平时实验附加题都写了，最后没上90，感觉给分没之前的评课说的那么好。

给分超好，作业很好写。刚开始讲基础的部分会有点快，但是自己课下看看了解一下就问题不大了。冲，很好的。

学期初据说要考试，但最后因为疫情原因没考，改独立完成大作业了，因此作为基础课十分推荐。

一共有两次编程作业和单人大作业，上课没有签到。

编程作业难度适中，没接触过强化学习也可以顺利入门，给了代码框架，往里面填代码即可。大作业是从一些选题里选一个进行调研，跑跑代码+阐述原理+分析，最后给分80+。