趣味大模型(徐文韬) 2024秋  课程号:NNM150401
2024秋  课程号:NNM150401
2.3(3人评价)
2.3(3人评价)
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:没有
选课类别:核心通识 教学类型:理论课
课程类别:核心通识 开课单位:科技传播系
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!)
排序 学期

评分 评分 3条点评

CURIOSITY 2024秋
  • 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

先提前说明:

本人为物院新大二学生,计算机方面目前仅学过C语言,无python基础,确实想对这方面有些了解,认真听完了第一周的两次课(一次145min),也去找老师聊过两次。由于此课似乎是这学期新开的,甚至是这个老师开的第一门课,选课时只能盲选不知道具体如何,因此还是想提前给一下目前个人的课堂体验,提供一个参考样本,如果觉得毫无代表性还请忽略这条。

课程难度:作为一门通识课,难度不好评价,因此先给个中等

作业:按老师的说法,且结合第一次作业的情况来看,作业量可能不会多,但可能还要结合后续的大作业和给分来看。

给分情况:目前未知,然而是这个老师开的第一门课,似乎没有经验,可能有风险,暂定一般。

收获:个人感觉收获几乎没有,和课堂定位、老师教学方式有关,体验比较糟糕(如果只是想拿个通识学分那可以忽略这点)

课程规划:1/5  课堂教学:1/5   新老师新开课+1

 

  首先,课程定位非常奇怪。作为一门公共选课的核心通识课,其在选课介绍上确实也无预修要求、“适用于零基础学生”、“编程知识非必需”,班上也确实各个年级、各个系的学生都有且一半同学无python基础;然而在这样的情况下,却将课程后续的所有教学内容都建立在会python代码的基础上,曰之为“跟着学”,但尴尬的是这门课程既不适合作为python零基础的入门课(还不如选一门专门教python的课程),同时也导致零基础的情况下更看不到所谓“趣味”所在,再加上老师缺乏经验的教学,导致课堂体验非常糟糕,实在不知道还能从这门课中学到什么。在这一点上,这个课程是否真的适合“零基础”的同学?是否可以说有选课欺诈之嫌?还是说就是单纯课程定位没有想好?是否能说已经有了一个明确的教学纲要?

  其次,教学也很青涩。整个课堂的节奏非常拖沓,“信息熵”密度过低,且有很多无意义提问。一些专业上知识的解读也很“奇怪”而不够准确。如果单从个人学习的角度来看,这门课程给我的收获是不值得它所需要的时间成本投入的。

总结来说,如果确实零基础,且不是有核心通识学分需求的同学,一定要慎选。

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风解意哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈我听第一次课没听懂直接退了
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Grand_Dawn 2024秋
  • 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

听了3次课还是决定把这个课退了。

感觉最明显的问题还是课程的介绍与实际内容不匹配:和老师聊了聊,他觉得这个课的难度到后面会到专业课难度,明显超出了我的预期(我大二有编程基础);同时他并不知道在科大应该怎么给分,这还是比较劝退我的。

同时,这个通识课抛出大量概念却要求课堂小测是不是太过分了点()

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匿名用户 2024秋
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:没有
  • 难度:困难
  • 作业:中等
  • 给分:一般
  • 收获:没有

AI作为一个新兴的事物,无论是其呈现出的效果还是其原理,都是非常有意思的。但徐文韬老师成功地将“趣味大模型”讲的毫无趣味,同时其自诩将这门课打造成一个非常硬核的,能让同学学到很多AI大模型知识的课程。但上课都只在泛泛而谈,没有任何深入的地方。经常是用两个小时的课程都没讲明白一个10分钟科普视频能讲透的东西。能够看出老师对课程没有清楚的定位,对怎么上课也没有基础的认知。上课给人感觉除了折磨还是折磨,且折磨的同时又啥也没学到。

希望老师好好打磨一下课程内容,如果想做的深入,那就要求有线代基础和编程能力,讲清楚一些算法的基本原理,扩散模型和梯度下降法之类的AI基础算法对科大同学来说并不是什么很难说明白的东西。如果想做的有趣,那就多呈现AI的一些有趣的地方,例如给AI绘图下毒的原理,等等。

期末答辩还没来,给分情况暂时未知,但从老师目前的蜜汁自信来看,给分不会太好。

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徐文韬

教师主页: 暂无

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