课程主要内容好像在讲机器学习, 但是我好像没听课, 而且基本都翘了()有四次平时作业, 难度中规中矩, 实验报告也不需要太卷, 我用markdown简单的写了一下都给了我10分.大作业就是自己写一个程序去解决某个问题, 貌似可以随便用什么语言, 不过我还是用python写的, 而且不局限于课程名的" >>更多

这门课对于人工智能专业的同学是专业选修，对其他同学可以作为自由选修。课程所需语言是 Python，参考教材是 MIT 的教材 Introduction to Computation and Programming Using Python。课程讲解内容包括：枚举、模拟、分治、物理随机模拟、统计数据分 >>更多

总评4.3，给分比预想的要好本人python语言基础比较薄弱，在这门课之前基本就是只能读简单代码的程度，所以刚开始有所担忧。但是后来发现认真读推荐教材＋临时补一些语言知识完全够用，所以体验还是比较爽。成绩构成是四次报告＋大作业，给的时间都很充裕。报告主要基于教材代码，认真读教材花点时间按时交基本都会 >>更多

很好的课 唯一不爽的是现在我还没知道这个算公选课还是自由选修。。。上课主要讲用py解决各种有趣的问题老师也玩project euler这我是没想到的考核方式是自己解决一个自选的问题我用python写了个Oblivious Transer使得两个学生可以在互相不知道对方GPA的情况下得知谁的G更高（（ >>更多

非常好的课，事少不点名（劳动节前老师说明显人没到齐但还是不点名，真正体谅学生的老师）。但是改培养方案这门课不算ai专业选修了😭，我缺的学分这块谁给我补啊😭😭😭 >>更多

神！GPA之父！感谢孙老师！ >>更多

这门课的主要内容是一些问题求解（Monte Carlo模拟、随机游走等等），不包括Python的基本语法，编程基础比较薄弱的同学可能需要花点时间稍微学一下，不过也不太要紧，面向对象什么的肯定是用不到的（）比较尴尬的是，课程涉及到的一些内容实际上是和数据结构/算法基础重合的，所以老师也不太想讲太深，基 >>更多

出分不久，来写个评论。虽然我是一名计科学生，但选这门课的时候还是个编程小白，只是学了基础的C语言（计算机程序设计），看到是专业选修课评分又不错就义无反顾的进来学了，也没怎么顾及到被炸鱼的风险。但是对比很多我学习过的专业课，这门课的课程安排合理性一定能排得上号。就我自己而言，开课起从零开始学习Pyth >>更多

没有在课程出分时及时评价，是因为当时正沉浸于3.3的悲痛与自责之中。现在从逆流成河的悲伤中恢复过来后，那就“实事求是”（扯淡）地评价这门课程吧。欢迎讨论或撕逼。孙广中老师讲课中规中矩，至少在我看来是这样的。虽然没有非常吸引人的片段，但老师还是把一些基本事物的原理说出来了。但是可能有些同学认为太难或者 >>更多

据说有一次点名，在点名前一节课通知了，但我全程翘课自然没点上。一共4次作业+大作业，人工智能专业多一个报告。大作业在最后一次课上汇报有加分。作业和报告都是ai写的，大作业是从别的课简并来的，给分是极好的。 >>更多