老师是25年加入妮可，比较年轻，讲课也非常有活力，人也很和善。

孩子们，Presentation超时了

这次是纯度比较高的人祸，中秋节忙完勿负韶华以后没放太多精力在Pre上面，想讲的东西又比较多，又没有提前演习，直接超了十几分钟。

不过感觉老师人还是很好的，没有直接喊停，后面还就着我讲得内容又指导了很多。

老师鼓励同学们讲一些特别前沿的东西，前沿到什么程度呢？我讲的是几个老牌大模型的发展和商业模式，感觉老师不是特别满意：“大模型其实发展了好几年了，大家平时也都在接触，已经不是“最前沿”的东西了”。下课我又跟老师聊了聊，其实老师更希望大家讲一些类似于独角兽公司，或者近几周内发生的新闻/发布的新技术等等的东西。早知道讲Jev了。

哎哎就当给后面的同学排了排雷吧。不过上课体验还是非常不错的。

如果我是大四的话我肯定100%乐意上这门课但是我现在大三，所以在不知道给分的情况下我只能80%乐意上这门课，在pre爆炸之后可能只有50%

呃呃今天老师上课又专门提了一下演讲超时，唉，下次大作业展示包不超时的。

说回这门课，上多了数理基础和IT技术的课，上上这么一门真是一种享受啊。“管理与应用”让我第一次正式地从另一个方面看待大数据和大模型。如果只学了本专业的课程，那我对模型的认识应该仅限于里面的一些数学原理和算法优化。但是这门课给了我一个机会从更商业更现实的角度来看待人工智能与数据科学：大模型公司怎么赚钱？怎么维持日常运转？量化投资是否真的可靠？如何把数据分析用于商业决策？这些东西其实是AI专业的同学考虑可能会比较少的（至少我上这门课之前基本不太考虑）。

这门课本身其实并没有讲很多东西，基本就是一些大数据/大模型/新兴技术在各个商业领域的应用，以及一些案例和细节。课程大量的时间放在了让同学们动手去做：pre、模拟投资、模拟盘量化交易、投资工作流构建……甚至还有看上去跟本课程风马牛不相及的AI音乐，这些才是课程的重头戏。

虽然这些浅尝辄止的活动并不能让你精通大数据、AI或者投资，但是只要试过一次，就比什么都不做更强。

分数分布：出勤5，模拟投资比赛5，股票分析工作流5，复现期刊5，领域前沿跟踪10，行业深度调研工作流20，大作业50。目前出勤的考核方式是点名，领域前沿跟踪需要做pre，时间限制15分钟