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共 14 个点评(当前第 1 页)

0711 UPDATE (暂时置顶)还是先让大家有个心理准备吧:尽管助教在努力让分数不要被调得太低,老师也应该在想办法把优秀率调整到 40% 以上;但最后的成绩仍可能让不少同学(尤其是自己认真做了作业的同学)觉得失望。批改作业时,我的确看到了大家的努力、进步与收获;能一路坚持下来,完整地完成每一次作 >>更多

20250724成绩早提交,申请突破优秀率限制需要走审批流程,匿名的同学不要急ヽ(≧□≦)ノ如李助教所言,助教和老师已经在尽力让大家都有好的成绩,总有人高有人低,无论如何,真心希望同学们有所收获。这是对标CS221的第二年,也许第三年可以优化考核方式,尽量避免99分100分的HW扎堆助教保研面试中… >>更多

Oliveira 更新了点评 人工智能原理与技术(何向南, 王翔)

出分了,感觉也许不是卡寄,而是分档之后每一档取最高分给?不管怎么样还是不错了非常感谢三位助教学长/学姐 感觉实验的内容做的真的很用心,质量很好,如果认真做的话会有非常好的收获。另外大作业任务量确实不小,大家能组队就组吧。我因为比较懒没有找队友所以就solo了大作业,还是挺累的QAQ。我的实力其实很弱 >>更多

匿名用户 更新了点评 人工智能原理与技术(何向南, 王翔)

脱粉回踩😡原始分90 实际得分84 what can I say >>更多

匿名用户 点评了 人工智能原理与技术(何向南, 王翔)

听说今年是这门课的最后一舞了,有点点小遗憾,明年要和“机器学习概论”合并重组成“人工智能与机器学习基础”。先占坑,出分完细评。对于python和latex要求较高,本学期四次实验:搜索策略、 马尔科夫决策、 贝叶斯网络、 VAE 都是非常高质量的实验,认真做了收获都很大!! >>更多

匿名用户 更新了点评 人工智能原理与技术(何向南, 王翔)

分数构成:作业(60%):3 次,Search、RL、Bayes Net;项目(40%):每组 1~3 人,VAE;附加(2%):提出有信息量的建议;课程主页,整体参照 Stanford CS221 课程,需要线性代数、数学分析、概率论、Python、\(\LaTeX\) 等基础。最终优秀率突破了 >>更多

开学评课,先给个八分观望一下。似乎这门课的形式是wx和hxn两位老师每周轮换,应该没有人会怀疑这二位老师的能力,所以听不懂只能是我自己的问题了😭但是第二周的节奏真的不算慢,至少作为初学者接触到这么多概念就有点懵懵的,可能在老师眼里这些是比较trival的。不过下课后助教找老师开通了回放权限,以及老师 >>更多

匿名用户 更新了点评 人工智能原理与技术(何向南, 王翔)

老师讲的很好,我这种上课摸鱼的都学到了不少东西,很推荐认真听听没有考试纯看平时作业,强烈建议大作业组队抱大腿平时作业很有意思,虽然(个人认为)难度比较大,不过gpt老师能帮你解决很多问题,最后给分也不错,而且是两年来第一门要求用latex和git的课(虽然主要是pull作业),这点好评 >>更多

出分了喵…总体来说体验很好。个人很喜欢这种,从数学原理开始,一步步推导我们要做什么,最后完成coding的作业设计。最后的大作业也体验了一把设计模型,调参炼丹的过程。听说这门课之后被合并到另一门去了,有点莫名的小伤感呢… >>更多

2024春助教(之一),也是2023春学生。先占个坑。今年的授课内容和作业框架跟去年应该基本上是一致的(subject to change),但是会有一些小调整。作业方面,助教会出题重写一部分内容,希望能给同学们带来更好的体验吧。(至少我负责的部分会尝试减少理解难度,以及尽力让对应部分的知识点呈现得 >>更多