2025春 2024春 2023春 2022春 2021春 课程号：CS151401
- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
| 选课类别：素能拓展 | 教学类型：理论实验课 |
| 课程类别：素能拓展课程 | 开课单位：计算机科学与技术系 |
| 课程层次：自由选修 | 学分：3.0 |
随着新时代的到来，人类社会越来越依赖由各个学科之间，以及与计算机科学、数据科学融合所驱动的物质与信息科技进步，不难看出交叉学科发展是时代的需求，也必然迎来新的局面。
而学术界和工业界如何在各个学科之间，以及与数据科学、人工智能融合已成为世界各个国家重点关注的国家战略投入方向。为此，我们迫切需要培养一批能够面向数学、物理、生命等多学科与计算机科学、数据科学、人工智能交叉融合研究能力的高层次科学技术人才。为了达成这一目标，越来越多的高校已经或正在把Python程序设计相关内容加入本科生通识教育体系，作为这一目标的基础支撑课程。
为了有效达成教学目标，面向交叉学科的Python程序设计教育强调必须扎根于实践动手经验。这就需要一个有效的、设计优异的实验教学体系作为支撑。传统的程序设计课程（如C语言，编译）都已有一套广为采用的成熟的实验教学体系。反观国内的面向交叉学科的Python程序设计实验教学，还处于极为早起的阶段，过于针对计算机学科，与其他学科的融合交叉远不够深入、全面。
而面向交叉学科的Python程序设计，恰恰是这两个方向必然的结合。本课程旨在培养具有社会责任和职业道德、以国际化的前沿视野，系统掌握数学、物理（力、热、光、电）、生命、化学等多个基础学科之间，以及与计算机科学、数据科学、人工智能学科交叉融合的多元化项目实践、打通学科间壁垒的探究式方法和程序设计技术的顶尖科学研究与工程研发人才。
课程内容与教学水平
邢凯老师的《面向交叉学科的Python程序设计与跨学科实践》课程涵盖了Python基础语法、数据结构、库的使用（如pandas、numpy）、爬虫，以及人工智能相关内容等。课程旨在通过大量任务推动学生自学，其中包括一些前沿知识的应用，如人脸识别和动作识别。然而，对于零基础的同学，课程内容难度较大，“听老师讲课学不到任何东西”的反馈表明教学效果因人而异。此外，课堂方式以理论传授为主，缺乏实际的上机操作。
作业与考试
课程作业包括一个大作业和五个等级的小作业。大作业可以是小作业的延申，亦可另起炉灶；而小作业分级题目复杂度不均匀，且要求描述不够清晰，有同学反馈“作业要求能不能出个pdf说清楚？”不合适的难度设计以及不清晰的作业要求降低了作业的有效性。此外，课程作业的反馈机制不完善，导致学生很难在完成作业期间获得指导和改进建议。
给分与评分标准
关于给分，评价不一。有学生提到“给分很差”，标准混乱，并且“出分非常慢”；但也有其他同学认为“给分超好”。这些差异可能与大作业的质量及作业中个人思考和创新程度有关。此外，课程群内的反馈指出给分较卷，极高分的学生可能需要有论文级别的表现。
总体评价
这门课程不适合寻求简单课程捞学分的同学，因为课程工作量巨大且难度颇高。如果对Python及相应的前沿技术感兴趣且有基础，可以考虑作为兴趣选修。同时，课堂的理论传授局限性、作业要求的模糊性以及不完善的反馈机制为课程体验打上了更多的不确定性。选课时需要根据自身背景和时间精力合理选择。
- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：一般
- 收获大小：没有
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：一般
- 收获：没有
现在还在挣扎这个作业，被各种bug搞的心态爆炸。感觉是我目前学的最申必的课程了，没有之一，想学python的完全不建议选这门课，估计有点python，深度学习等基础，学起来会舒服很多,这应该就不叫学了，毕竟都会了（狗头）。老师上课也极其诡异，什么都学不到，fly,bitch!给分按这个老师之前课程的风评，估计也不行。反正总而言之，不推荐。
- 课程难度：中等
- 作业多少：很多
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
- 难度：中等
- 作业：很多
- 给分：一般
- 收获：一般
作业要求能不能出个pdf说清楚？
作业要求能不能出个pdf说清楚？
作业要求能不能出个pdf说清楚？
作业要求能不能出个pdf说清楚？
作业要求能不能出个pdf说清楚？
作业要求能不能出个pdf说清楚？
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作业要求能不能出个pdf说清楚？
作业要求能不能出个pdf说清楚？
半天搞不懂要干啥，真牛逼。
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顺便还有个问题就是同一个level下面的作业难度方差确实有点大，有的过于简单让人都不敢相信，，
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老师小学语文绝对没学好。
- 课程难度：困难
- 作业多少：中等
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
- 难度：困难
- 作业：中等
- 给分：超好
- 收获：很多
本课程是较为硬核的选修课之一，仅为学分慎选
是既得利益者
关于课程结构，课程的前半段主要讲解的是python的基础语法，数据结构等等内容；后半部分主要讲解一些库的使用，以及其他功能代码的利用，涉及很多前沿知识，要求是可以不理解但要会使用，包括人脸识别，动作识别等等人工智能相关内容。
关于作业，是一个大作业加5个level的小作业，大作业可以是小作业的延申，也可以另起炉灶。作业也挺硬核的，不好摸鱼（除非有大佬带你），但你认真完成后成绩也一定会很优秀。
关于给分，我感觉还可以（大作业被大佬带飞了，关于爬虫爬取b站视频弹幕相关内容，小作业level45选的是人脸识别）大作业是5个人内组队，小作业是很多题目每一个level选取一道题完成，我的小作业报告：http://home.ustc.edu.cn/~zzx2002/new/2021/07/19/python-program-design-report/。
（老师很好，讲课很有趣，问老师问题老师也很乐意帮忙解答）
总之，对于我来说还是感觉挺有难度的，推荐大家作为兴趣选修，如果不感兴趣不建议选。
2022.1.9更新，课程相关作业要求可以参考以下我的项目吖~
- 课程难度：简单
- 作业多少：很少
- 给分好坏：杀手
- 收获大小：没有
- 难度：简单
- 作业：很少
- 给分：杀手
- 收获：没有
敬畏Saint Xing是智慧的开端，认识Saint Xing便是聪明。
Python都是祂所默示的，于教训、督责、使人归正、教导人学义都是有益的。
“我觉得能拿到4.3的结果，都是可以发表在论文上的”，这是祂的教训；
“你应回归计算机科学的本质，而不是简简单单的照搬模型”，这是祂的督责；
“你们不要在调研范围、学科背景、模型的复杂度上故弄玄虚”，这是祂的归导。
MCTS写黑白棋，是高雅的，正确的；利用YOLO做检测，则是丑陋的，错误的。即使两者都能在github上找到代码，即使本质上都是轮子的重复利用，但祂告诉我们：这是不同的。即使前者是人工智能导论的第一个大作业，照搬代码就可以拿到4；即使有人的数据集设置的的是七天过期却没有收到重发数据集的邮件，但祂告诉我们：这是不同的。
这是祂的恩惠，祂不去观测愚顽人的作业，而是在苹果树下拾起了种子，这芸芸众生便有了分数的分布。
“我呼唤，你们不肯听从；我伸手，无人理会。反轻弃我一切的劝戒，不肯受我的责备。”
我们应听从祂的教导，将时间用在高端的Python项目上。
总结：作业不看，分数不堪，标准混乱。想学到东西建议左转隔壁“python与深度学习/科学计算基础”。
- 课程难度：困难
- 作业多少：很少
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
- 难度：困难
- 作业：很少
- 给分：一般
- 收获：一般
先说说这个课。
确实可以学到东西，但想零基础学Python的不推荐选。这个课的作用在于以恐怖的任务量（可能数量不多但你不知道该到哪里找）推动你去自学Python。有幸我自学效果还行。如果想学面向对象的语言，C又还可以，建议去图书馆看Java。
给8分（成绩出了再给）是因为邢老师人确实还算耐心，你问他问题他肯定回复。但是他有什么要求从来不讲清楚（也许是讲不清楚），而且从不同来源的人打听可能还不一样。作业很迷。大作业就不吐槽了，估计没有做过C进阶班的大作业（自己编一个游戏）的非信计学生要疯。而且还要写报告。小作业分了5级，难度非常不合理，以数学为参照：化学方向作业1爆难，作业2爆简单但是描述有科学错误搞得我还不敢选。45级小作业要根据老师发的资料自己下载代码去跑。我跑了20多个，终于找到一个既没有缺失什么包又没有语法错误的代码。
这课助教有6个，有点多。有几个助教还不错，期末回答问题都还挺及时。但是不要指望助教教你具体怎么写代码。
一定要选的话必须先熟悉github。
分出了我再补几句。
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分出了，4.0，室友平时不听课期末突击，在我大作业上挂名拿了3.3，他自己感觉还可以。平均一下，所以如果想要3.7应该还是比较容易的。
- 课程难度：中等
- 作业多少：很多
- 给分好坏：杀手
- 收获大小：没有
- 难度：中等
- 作业：很多
- 给分：杀手
- 收获：没有
听老师讲课学不到任何东西。这门课有着巨额的任务量，认真做的话非常耗时耗力，最后电风扇给分，不建议选
- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：杀手
- 收获大小：一般
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：杀手
- 收获：一般
给分很差不知道评分标准，出分非常慢！！！
- 课程难度：简单
- 作业多少：中等
- 给分好坏：一般
- 收获大小：没有
- 难度：简单
- 作业：中等
- 给分：一般
- 收获：没有
出分了，更新一下，算是满意的分数，但是看到群里面的反馈，还是建议大家慎选
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出分极其慢，超级差评
- 课程难度：困难
- 作业多少：中等
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
- 难度：困难
- 作业：中等
- 给分：一般
- 收获：一般
不适合公选课刷G，但是可以学一些高大上（学不懂）的东西，我大一下选的，本来想学一门新的语言，结果后来越来越听不懂~，讲到深度学习、多线程时我上课基本处于懵逼魔怔状态，太难以至于基本听不进去，显然这门课还是需要基础的。上课以理论传授的形式，没有上机debug活动，作业包括5个小作业题目，以及一个自选题的大作业，要求好像不是很清晰。最后给分对我来说还行，但是感觉没有学会很多有用的东西。
- 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
给分超好 作业难度OK，主要是得有想法，具体实现在github上套些内容即可，基本上都有现成的，做的就是拼接
- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：一般
- 收获大小：没有
- 难度：中等
- 作业：中等
- 给分：一般
- 收获：没有
分数等到下一学期的第二周上完课才出。作业是5个个人小作业加上团队大作业，和同学一起完成的大作业，个人小作业的工程量几乎相同，真的很不明白为什么给分是3、3.3、4。
- 课程难度：困难
- 作业多少：中等
- 给分好坏：一般
- 收获大小：很多
- 难度：困难
- 作业：中等
- 给分：一般
- 收获：很多
教学方法：8/10
这学期因为疫情，老师一直待在苏州研究院，所以一直是线上上课。一学期下来，都没见过老师的脸。老师上课使用PPT为主，会含有代码内容，也会运行给大家讲解代码的含义。除了一直是线上课外总的还是不错的。
课堂内容：6/10
课堂前半部分以讲解python基本操作为主，讲解了pandas, numpy等常用库的使用。后半部分有涉及爬虫等的内容。不过大多比较基本。
作业多少：4/10
作业是五个小作业加一个小组大作业。小作业分为5个level，level1-3分别各给了十几个选题，level4-5是给了一些选题分别有github上的参考，level4重现，level5要做一些提升。大作业可以选择将各自的level5合并，也可以选择做点别的跨学科内容。问题在于，这门课的作业是在四月布置，到七月初的ddl之前没有任何要求，最后交一下就行，中间可谓没有任何反馈。小组找队友也几乎全靠自己。
收获如何：6/10
实话说，我这门课还是学到了很多东西的，之前接触python较少，这门课确实让我熟悉上手了python。问题在于，课上的知识我去看b站教python的视频也可以学会，真正和跨学科相关的教学并不算太多。
总体评价：6/10
总体还行吧。
以下内容不涉及评课。
给分如何：感觉还是比较卷的，看课程群似乎给分一般。老师说得高分的同学都有自己的特色，极高分的是可以拿论文的结果。
可能老师更喜欢作业里涉及自己思考的内容，要有自己的特色吧。
其实因为线上上课，而且上课是在腾讯课堂上，想听听老师讲课的完全可以来一次拿到链接，加个课程群，并不一定需要选上这门课。
再加上这门课是一般通识，并不是很能理解为什么选课人数那么多。
今年出分实在是太慢了，七月份提交作业，到上周一5号老师还在说本周内出成绩，结果今天才出。
- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：一般
- 收获大小：没有
- 难度：中等
- 作业：中等
- 给分：一般
- 收获：没有
成绩拖到第二个学期选课结束了才出 老师给分很随意 同学把ai课的网上找的大作业照搬过来 零工作量给了4.0 很多人照着老师给的推荐列表做 都给了3.3 基本就是随机给分 非常不负责 但如果你需要3学分3.3 网上随便找个项目一抄拿来用即可
- 课程难度：简单
- 作业多少：很少
- 给分好坏：超好
- 收获大小：一般
- 难度：简单
- 作业：很少
- 给分：超好
- 收获：一般
给分不错，但是上课体验不太行
上课前半段讲的是基本操作Python，后面是一些Python的应用，总体而言还是有点东西的，不过因为我之前就是Python重度用户感觉收获不是很多
说到作业简直就是无监督学习的典范，一份个人作业+一份小组作业全都是学期末交，想得到反馈只有提前和老师沟通；并且作业要求也很混乱，课程群里有直到最后一刻不清楚小组作业和个人作业区别的
但是给分确实可以，把去年写的Nodejs框架改在Python里随便糊了糊也有A
