理论很水,大作业稍微麻烦了一点1. 22滑块问题的 A*搜索,IDA*搜索,八皇后问题爬山算法,模拟退火算法,CSP算法等实现两种2. 手写一个SVM,这个比较麻烦,需要考虑Quadratic Optimization,一般使用的是(简化的)SMO算法,好在网上都有教程,可以Ctrl+C一下(还是得 >>更多
赞美XLL,人好,讲课也好。唉,发现能让我觉得是好老师(各种意义上)的科大老师感觉都是女性啊。上课没点过名,然后有时间的话听听老师讲也不错,讲的还是相当不错的,自学的话,也可以。 >>更多
没有调分惹……似乎是我的除数理方程外的最低分 >>更多
讲课作业实验都很靠谱.不过目的是想要在这门课上了解比较新的人lian工dan智fang能fa的同学还是三思吧,因为讲的是比较经典传统的人工智能内容(搜索,逻辑,概率论,还有贝叶斯方法,决策树,回归,SVM等一些明显能找到数学上解释的方法),教材是"人工智能:一种现代方法".翻一下目录就能大致判断这门 >>更多
给徐老师一个大大的赞!她是我来科大三年见过的最有知性美,着装风格最得体的老师了,上她的课简直是一种享受。课程包括每周的讲课,基本每周都有的作业,两次实验和最后的期末考试。她课上的很好,作业如果认真学的话很简单;实验一次是22数码问题和n皇后问题,还一次是用python实现三种方法的垃圾邮件检测(期末 >>更多
老师人很nice,而且也很可爱。hiahiahia平时作业不多,还蛮好写的。实验有两个,第一个比较基础,用c做。第二个难度较大,需要掌握机器学习的知识。期末开卷,题目四个判断八分,四个选择八分,剩下都是答题。2018年大题第一题考了启发式函数,让你自己设计一个并且根据A*画图。第二个是极大极小值和a >>更多
期末开卷,可以带书、作业、课件等等。上课收获很大,有点难度,最好有点基础来学。我个人学的不错,实验作业好好做。期末时虽然开卷,但基本上还是看平时积累(开卷一般都是这样吧,难道要现场一题一题查?)。最后我考也不错,给分很好,比较公正。 >>更多
机器学习正在成为像排序和搜索一样的基础算法,每个 CS 毕业的学生都应该懂一些机器学习。这不是说人人都要理解机器学习理论、懂得设计神经网络结构,而是说要明白机器学习的工作原理、能力边界和常见方法。遇到一个实际问题,能够知道机器学习能不能帮上忙,如果能的话,找到一个比较合适的模型和一种熟悉的工具(比如 >>更多
xll感觉不论讲课、布置作业、出题、给分都十分靠谱呢,我大作业做得不错(优化A*算法),期末考砸了(基本都是作业题),得了85 >>更多