人工智能与技术伦理(陈小平, 刘贵全, 叶斌) 2022秋 2021秋 2021春  课程号:HS156601
2022秋 2021秋 2021春  课程号:HS156601
5.9(10人评价)
  • 课程难度:简单
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:一般
选课类别:通识 教学类型:理论课
课程类别:核心通识 开课单位:计算机科学与技术系
课程层次:通修   学分:2.0
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
简介 最后更新:

人工智能已进入高速发展和推广应用阶段。人工智能、大数据等高新技术的普及应用,正在对各行各业、各种岗位的从业人员产生广泛、深刻、持续性的影响,从而引出各专业本科生和研究生教育的一种全新的重大需求。

本课程面向所有专业的本科生和研究生,以课堂讲解与案例考察研讨相结合的方式,介绍人工智能和大数据的基本原理,探讨人工智能、大数据的技术伦理现状、存在问题和治理方案,主要领域包括:大数据应用与伦理、企业的伦理建设、AI相关研发伦理、AI时代的传媒治理、AI伦理与法治。

排序 学期

评分 评分 10条点评

Komorebi 2021秋
  • 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

我觉得这门课的体验还行,会请一些别的学校的教授来给我们上课,每次上课就像是去听了一场报告,比起正儿八经的专业课程,这种课听起来更轻松,摸鱼也没有心理负担(bushi)。陈小平老师上课水平非常高,会通过举案例的形式说明问题,不会陷入一板一眼的念PPT定式中。

平时没有作业,期末提交一篇论课程报告,包含课程总结和案例分析。课程总结我采用了思维导图的形式,案例分析就选取一个自己感兴趣的方面分析,建议多搜集一些论文。陈老师特意强调需要标注论文引用、要有摘要、要有总结、要有自己的观点。我用latex总共写了1W+(要求5000),毕竟这门课也没别的考核方式了,还是需要认真对待。

第一次提交教务系统的分数只有ABCD这几档,没有进一步细分,这引起了有些同学的不满,所以老师们被迫撤回了成绩,加了一些A+和B+

给分还行,只要最后的报告写仔细一点,A+还是挺容易的。最后附上我总结的思维导图,希望对学弟学妹们有所帮助。

AI伦理治理的基本原理和主要内容.png

人工智能的科学进展与挑战.png

大数据技术与应用.png

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什么昵称 2021秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:中等
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  • 难度:中等
  • 作业:中等
  • 给分:一般
  • 收获:一般

这个课比较水,上课像是报告的形式,好几次都是坐在教室上网课。不过不点名,一个学期都不去也没事,无作业,期末就一篇小论文,把课本快速过一遍就行了,花了一天写完。课程收获嘛,感觉属于正常公选课水平。期末看课本的时候觉得课本写得其实挺好的。

听同学说这个课老师只给了3.0和4.0。这门课是五等级课,合理怀疑老师以为只能分成ABCDE五档,不知道还有A+,B-之类的(说不定老师把A以下的全给了B,还以为自己是奶王呢(

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西区最里边那个食堂的牛肉焖饭真好吃哈哈哈哈
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R.A.B. 2021秋
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是一门很适合水学分的课。没有作业,很简单。但个人感觉给分不太好,课程内容也和预期的有些差距。上课就给我一种老师主要不是想讲给学生听,而是想讲给最后一排坐的“专家”听的感觉。。。(个人感觉,不一定对

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2021秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:中等
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  • 收获大小:没有
  • 难度:中等
  • 作业:中等
  • 给分:杀手
  • 收获:没有

 

成绩撤回改了,稍微多了几个3.3、4.3,变化并不大

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作为五等级课,优秀率没统计不好说,优秀以下直接给3就离谱。

目测只有3.0和4.0两个分。

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windsoul 2021秋
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出分了,3.0和4.0两点分布啊。。。 如果不是缺学分快跑 占个坑目前给7分,还没出分

平常类似讲座性质,不点名捏,没平时作业

最后只有一个课程报告需要写

作为公选课比较推荐入手

~~不过我个人感觉真的学不到什么啊~~

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如果你偷懒想随便选个水课,那从这学期来看,真的是非常水的课程,上课没有点名,期末只有上交一份报告

但是如果你是对绩点有一定理想的人,不建议选,和政治课一样的随机给分

课内没有学到任何有用的知识,个人对给分没有赞许之情,给出很不好的评价

 

- 偷懒水学分:可选

- 有一定梦想且对自己文采不自信:快跑!

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2024学年秋季学习

优点:

1. 只需要编写课程报告

2. 不点名,有回放和ppt

缺点:

1. ppt更新速度极低

2. 临考试周才告诉你论文要求 12月下旬正式发布大作业要求。开学发的要求作废,要求变动极大。字数要求5k,大量总结内容,一个案例分析。

3. 不得使用大模型生成

 

个人观感:

1. 就冲这个结尾才发布大作业要求我就觉得这课很蠢

2. 狗都不手写,我必须是大模型生成然后风格改写了

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下午考试周就要考完了来评个课。上学期选的课,非相关专业,前半部分认真听了,后面一点没听,因为内容差不多,就是讲座嘛。写论文的时候比着ppt写课程内容,案例分析自己找找,我写的是深度学习可解释性的问题和算法安全,就往公众心理和技术伦理上写就行了,写了5000字喜提A,至少对于写小论文(语文)比较强的同学来说给分问题不大,给个高分回调一下

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唔哈 2021秋
  • 课程难度:中等
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  • 难度:中等
  • 作业:很少
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上课:这门课上课还是比较水的,有时候是学校的老师讲,有时候是外校的老师讲,但感觉都没有“硬核”的人工智能伦理的探讨,选了这门课大概率是不会学到什么东西的。 这门课平时没有作业,上课没有点名,最后的考核是交一篇3000-5000字的小论文。水倒是挺水的。 最后给分不得不吐槽,要么是4.0,要么是3.0,优秀率不知道有没有给满。 总得来说是一门水课,如果你想刷学分的话,完全可以选。如果你是学习人工智能伦理的知识,或者无法接受上述的给分的话,不建议来。

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修改:由于4.0和3.0的二等级给分引起同学们在微信群的吐槽,老师才发现ABC等级制中还有+-。之前老师一直以为最高就是A,下一档就是B,所以大家的给分都是4.0和3.0。因此,老师撤回了成绩,修改为A+和B+。

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城郭外景 2021秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
  • 难度:中等
  • 作业:很少
  • 给分:超好
  • 收获:一般

上课体验:

上课比较类似讲座,课堂很轻松,不会点名,没有作业。

上课老师不固定,有时会有外校的老师来上一节课。

课堂内容比较分散,有的比较精彩,有的适合摸鱼。

考核方式:

一篇3000~5000字的课程报告,包含300~500字的摘要、课程内容总结和具体案例分析。

强调了摘要很重要,是重要的评价方面。

提交电子版,也需要在特定时间提交打印纸质版,这里表扬一下助教,本来规定在上午提交,助教xjj实际上在群里不断提醒没交的同学,乃至下午都在接受提交,很照顾同学们了。

个人经验:

报告除了写出自己的理解和感受,规范化排版和多样化表述也是比较重要的,毕竟要让别人能看懂。

我报告接近5000字,排版比较整齐,自制了很多关系流程图,哪怕不看文字只看图也能看懂我大致讲了什么。

课程总结部分我加入了一些自己的理解(老师说过这个会加分),具体案例分析感觉没有写出我的预期。

我在ddl前一天晚上完成的写作和制图,第二天早上起来排版,所以任务量其实不是很重,也比较早地想清楚了要写什么 。

最后得了A,我很满意了。

2022春好像没开这门课,如果以后开了,还是很推荐选的。

后来有同学反映不满意A/B两点分布给分,老师也认真听取了,居然撤回了成绩,重新给分了。

最后给到了A+,我更满意了。

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陈小平

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刘贵全

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叶斌

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