这门课适合大一的小朋友们选，如果让我大一来上肯定不会认为是水课，但是培养方案非要把它放在三秋的必修里属实不能理解教务处脑子里装的什么东西。

作业有点逆天再扣一分儿。

上课坐牢再扣一分儿，讲了三周全是些数据结构学过的东西，今天讲了一节课八皇后什么都没学到，当年数据结构的实验写代码要一分钟算500皇后才通过。这门课也不是第一年开，怎么就不能优化一下课程内容呢？

第二次作业越发逆天，爬山法和遗传算法手算旅行商问题，我要有这个耐心枚举NPhard的问题，感觉不如去手算比特币呢。

这门课真的纯纯的折磨

我只能说没上过这么烂的课。

从老师，到作业，到助教，全方位多层次立体化的一坨屎。

先说老师，你是不是觉得自己讲得很幽默风趣，轻松活泼？一个计算机专业的课，老师上课居然在口糊？！真是闻所未闻。教材更是重量级，不知道是我水平太差还是怎么的，一个形式化的定义我愣是没看懂（准确来说我都没找到，全靠几个例子自己归纳），老师上课更是只字未提。

再说作业，全是书上原题，但照样是一坨屎。一本top2大学的教材，题目描述如此无厘头。举个例子，这个野人和传教士

我想请问作者几个问题，请问可以一边没有传教士吗？你说了吗？野人能开船这件事你说了吗？我应该知道吗？还有什么2D方格图，我到哪里知道这是个什么东西，花两句话描述一下不行吗？每道题都描述地这么毫无逻辑，一句话一道题显得你很有实力？还是节省篇幅给你写那些你自认为很幽默很风趣的废话？

最后说说助教。我不明白，都2024了，烧纸都能线上，你家作业不能交电子版？我们写的电子版作业还得绕一圈给你打印，哪儿来的这么大架子，嫌麻烦就别来做这个助教！

课程质量（20%）：4分

教学质量（40%）：9分

助教辅导（20%）：9分

给分好坏（20%）：7分

加权平均：7.2分 → 评价：7分 

没有一分是给这门课的，全靠老师和助教捞了这门课。

首先，这门课是毫无疑问的我从开学以来上过的最答辩的一门课，没有之一，量子信息技术与此相比也只能说是甘拜下风。我实在不理解对于量子信息英才班的同学，这门课有什么绝对的必要性。如果他作为专业选修，那将是绝杀，我选了是我愿意，或许会给到很好的分数。可惜他是必修，那这门课就是一坨。

作为一门导论课，他确实很好的完成了导论课的使命，那就是只有导论没有任何实际的帮助。我甚至期末复习神经网络一部分内容的时候，看PPT给我看恶心了，最后兜兜转转靠同学推荐看到了google的一个机器学习的课程Machine Learning  |  Google for Developers，花了半天把这个过了一遍，对机器学习非常快的有了一个大概的了解和认识。没有实践的课程，仿佛纸上谈兵，真是让我没有任何学习的动力。

量子信息英才班的同学，大多数是去搞量信的。我并非说，计算机类的课程不应该出现在我们的班级里，但我更倾向于实用化的编程练习课，比如如果这门课是教我们怎么搭建神经网络，怎么训练，怎么使用TensorFlow，那我也会对这门课相对认可。导论课大多数时候的效果是适得其反，我本身对人工智能机器学习还挺感兴趣的，但上完这门课疑似消磨了我对其的那一丝丝兴趣。当然这很可能是我的问题。

老师很好，助教很好，真的。PPT其实准备的很认真，但受限于课程设计，这门课注定不会有多么美好。

总之及格了，对于只复习了两三天的我来说也凑合了，完全能够接受。就这样。

看得出来老师尽力了，内容安排不行也是没办法的事。

一个小建议是把第一章删了，第一章给人一种水课的感觉，作业也很离谱，第一印象直接拉闸，自那之后我看上课就没什么人听了。