多媒体内容分析与理解（张勇东, 谢洪涛, 张天柱）
2025秋 2024秋 2023秋 2022秋 2021秋 2020秋 2019秋 课程号：INFO6415P01
2025秋 2024秋 2023秋 2022秋 2021秋 2020秋 2019秋 课程号：INFO6415P01
2025秋 2024秋 2023秋 2022秋 2021秋 2020秋 2019秋 课程号：INFO6415P01
6.5(10人评价)
6.5(10人评价)
- 课程难度：简单
- 作业多少：中等
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
| 选课类别：基础 | 教学类型：理论课 |
| 课程类别：研究生课程 | 开课单位：电子工程与信息科学系 |
| 课程层次：硕士 | 学分：3.0 |
课程主页：暂无（如果你知道，劳烦告诉我们！）
AI 总结
AI 总结为根据点评内容自动生成，仅供参考
教学内容与风格
《多媒体内容分析与理解》由三位老师讲授，涵盖多媒体信息处理和最新深度学习技术。谢洪涛老师从传统多媒体技术开始，讲到多模态大模型；张天柱老师则聚焦深度学习模型，从CNN到生成对抗网络。课程内容递进性强，且允许学生根据兴趣选择性学习。
作业与考核
课程无需笔试，考核由平时作业和期末大作业组成。平时作业包括经典算法实现与模型复现，任务难度适中且时间充裕。大作业以小组形式进行，自选课题相关内容，要求课题展示和实验结果提交。
给分与课堂管理
给分相对宽松，尤其是对大作业有较充足准备的学生。有学生指出即便对所有内容不感兴趣，只要专注于自己喜欢的部分，仍可取得高分。点名次数有限，课堂自由度较高，符合研究生自主学习特点。
课堂互动与反馈
有学生反馈某位老师在答辩时表现不够专业，另有学生指出疫情期间线上课程互动减少，但总体评价仍倾向于课程学习成效良好。
点评
写点评
本课程有 1 位用户曾删除过点评。
排序
学期
评分
评分
2条点评
匿名用户
2023秋
- 课程难度：简单
- 作业多少：很少
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
- 难度：简单
- 作业：很少
- 给分：超好
- 收获：很多
- 请各位同学在点评该课程时务必注意不要对某位老师的名誉造成侵犯，否则请做好可能收到法院传票的准备。
得了吧：
不敢高声语
09/18/2023 03:35:37
立即登录，说说你的看法
- 课程难度：简单
- 作业多少：很少
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
- 难度：简单
- 作业：很少
- 给分：超好
- 收获：很多
今天出分了，总结一下：平时作业少，大作业好好准备的话，拿个90多分比较容易。
上课形式：一共三个老师，第一节课是zyd老师，后面就是xht和ztz老师轮流上课，总体来说课程的内容比较丰富。 xht老师主要讲解多媒体检索技术近十年来的发展历程以及这两年很火的视觉，语言，多模态大模型。ztz老师从卷积神经网络讲起再到循环神经网络和生成对抗网络。这两个老师上课的时候会布置少量的平时作业。最后就是大作业，大作业内容比较宽泛，可以按照老师的给定的题目进行选择，也可以自己选择一个熟悉的领域，答辩时只要好好做老师都给了比较高的分数。
