“科学与社会”研讨课（谢洪涛）
2025秋 2025春 2024秋 2024春 2023秋 2023春 2022秋 2022春 2021秋 2021春 2020秋 课程号：FS10012H
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- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
| 选课类别：科学与社会 | 教学类型：理论课 |
| 课程类别：核心通识 | 开课单位：信息科学技术学院 |
| 课程层次：通修 | 学分：1.0 |
课程主页：暂无（如果你知道，劳烦告诉我们！）
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2条点评
匿名用户
2024春
- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
- 难度：中等
- 作业：中等
- 给分：超好
- 收获：很多
这门课开给信院的大一新生，跟着老师认真学习一年下来收获会很多。
课程安排方面，一学年总共有六次课程，第一次课程会介绍一些关于深度学习和计算机视觉方面的知识，然后给定方向让同学们选择感兴趣的主题研究，之后的课程安排大致如下：
预开题报告→开题报告→中期汇报→预结题报告→结题报告
今年给定的方向是人脸生成和伪造人脸识别，当然其它与多媒体相关的方向也可以选择。
任务安排方面，基本上是“原理解读”+“模型部署”+“报告”。在选择自己感兴趣的方向后，查找一下该方向的一些经典模型（比如想实现人脸生成可以研究GAN）。原理解读需要仔细阅读原论文，参考文献资料，必要的话再去带着论文看一遍代码，了解模型的结构框架；模型部署需要为选择的模型配置环境，训练模型后得到输出结果；报告包括汇报进度的PPT和最终结题报告，介绍一下任务进展即可。
对于大一新生来说这门课的难度是绝对不小的，任务量也绝对不止一个学分，但一年的课程下来，能大幅提高自己检索文献和阅读论文的能力，能学会如何去配置环境、调试模型、运行模型，等等，这方面能力绝对会超越同年级学生，也为之后相关领域的学习打下基础。
有付出就有回报，优秀率当然会拉满，全员4.3不是没有可能。
上这门课的同学推荐在春季选择 多媒体内容智能分析导论 这门课，两个课程的作业基本互通，可以拓展相关知识，更有两个几乎白嫖的学分等你拿（doge）
- 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
课上得比想象当中的轻松，上第一次课，听完各种linux，python之类以前没怎么接触过的东西感觉很慌，但其实还好，只需要稍微了解就可以了。
这门课感觉算是个科普性的课程，上课时老师就说，根据自己的需要去学习相应的知识。当时我们组就是主打一个程序能运行起来就行。
一年下来总共也就上了5 6次课吧应该，第一节课时，老师就大概说了一下以后的每节课都大概要干什么。老师人很好，基本上每节课除了完成基本的课程任务，还跟我们讲一些自己专业领域和信院的事情，对我这种什么都不知道就来到大学的人来说，至少对我自己所在的信院有了个模糊的了解。
