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共 12 个点评(当前第 1 页)

给他一个一百多行的“实验框架”,他能给你发两三个群公告修改;给他一个advanced composition,他能给你翻译成简单组合性质;他只需略微出手,便能让你对 dp-sgd 调参调个几小时;他甚至不维护代码版本,让整个计科学生都不禁为之一颤;他就是你素未谋面的 DWork 大师所创造的 Dat >>更多

匿名用户 点评了 数据隐私的方法伦理和实践(张兰)

课程没有统一的教材,ppt做得也非常抽象,所以建议后面要选的同学们还是要听一下课的(尤其是每个模块开始的几节课,大都介绍基础概念,和作业题相关性较大),不然纯纯靠自己上网搜索也挺痛苦的。当然对自学能力比较自信的随意啦~实验任务量其实很轻,不过布置时间临近考试周且实验文档略显抽象,导致整个完成过程不太 >>更多

Lxhisk 更新了点评 数据隐私的方法伦理和实践(张兰)

目前看来助教似乎不打算公布作业答案和评分?实验框架又挺抽象。想好好学这课得自己去找资料学,PPT一言难尽。总之这课感觉更像一门科普课?而不是一门专业课。 出分了,作业实验都有公布分数,似乎是按照PPT的比例给分,给分是真的不错。没有考试只有作业和实验,感觉还是可以选的。 >>更多

教学方法:9/10老师讲课以PPT为主,但也会辅以板书补充。老师使用的PPT虽然模板还挺好看,但常常是从参考书或文献里截了图过来,所以看起来还是怪怪的。我个人觉得老师讲课还算认真,但听起来还是莫名有些枯燥。个人感觉听课好像对于仅仅过这门课不是很重要。老师会点几次名,有让学生自己到前面来签到也有传签到 >>更多

gxjsnbx 更新了点评 数据隐私的方法伦理和实践(张兰)

出分了,来评个课~利益相关:目测今年的总评是严格按照开学给出的公式计算的:签到10%+作业50%+实验40%,其中签到是随机的,一学期3-4次的样子;作业一共3次,实验两次。在妮可卷王丛生的环境下,没有期末考试没有大作业的课程一般给分都很难令大多数人满意,所以说这课给分还是很好并且客观的~上课:一共 >>更多

不得不说这课真的开的稀烂……上课可以说是约等于念ppt,偶尔有些讲解。比较抽象的是会时不时问同学问题,还让举手hhh。明明都没几个人听,还在这玩尬的,自己讲的也没有那么生动,不知道这么做出于什么心理。作业基本就是搜索大赛,作业里有的ppt只有个泛泛的介绍,想要弄懂看ppt是不可能的。ppt内容很多来 >>更多

しろは 更新了点评 数据隐私的方法伦理和实践(张兰)

在做作业,感觉PPT做的很难懂,没什么意义的各种字堆在一起。推荐知道什么知识点就别从PPT上看了,可以搜下别的地方的教材举个例子,我感觉这个比PPT清晰不知道多少倍https://www.cis.upenn.edu/~aaroth/courses/slides/Lecture3.pdf实验一如其他同 >>更多

出分了,很高兴当初选了这门课!没有考试,而且给分真的太太太好了!因为没有考试,所以如果仅仅想拿到高分,只用把作业和实验涉及到的地方研究明白就够了(卷的方向很明确)。完全不用像其它课一样,期末复习时还要考虑各种细枝末节orz因为宿舍里还有2个人也选了这门课,因此作业&实验都有人讨论。个人感觉助教给分标 >>更多

张兰姐姐yyds老师上课很好,主线很清晰,如果上课跟着老师可以节省很多时间,但是因为这门课前后知识关联比较多,建议全程不要上课摸鱼,不然后来可能不止所云qaq。张兰老师一看就知道对这门课有着很深的理解,看得出来备课很用心,建议每堂课前增加一个对之前内容的回顾效果更加(当然我觉得课下回顾也是学生的必修 >>更多

综合评价总体来说还是很推荐的。老师讲课很棒,课程内容算是一些科普,不会涉及到很难的东西,同时因为没有考试,就算真的有什么很难理解的地方其实也无所谓。老师也会很耐心地解答同学们问题。而且数据隐私与我们生活息息相关,许多内容都是很有趣的(但是两节早八课真的难顶)课程相关课程内容大致如那个思维导图给分应该 >>更多