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