机器学习及医学工程应用

现在我要点名一门课程，它的老师是一个精通教学、擅长科研，但是完全不懂避嫌、把课程给分当儿戏的理工女。是哪门课呢，完全猜不出来啊🤔️

在公布project之前，这课程值得5星；在给出分数之前，给个4星也勉强说得过去；但是最终这个分数打出来，只能说是一颗星都嫌多了。课程project是当成自己课题组的会议论文孵化基地的；打分是完全主观，没有客观可言的。

真的很难想象一门专业课的分数占比是和学期初宣称的完全无关的，给分的助教对于给分情况是一问三不知的。🧐

占比60%的project本身没啥大问题，但好歹公平公正一点吧？😅

百分百适配课题组内容也就算了，你打分至少要是有条有理客观公正的吧？😅

你真要按排名给分，至少排名也要出自老师助教之手不是偏颇吧？😅

临时调整成占比60%的project，内容完全适配课题组，三分钟展示时间，由同学给出排名，完全依据排名给分……你无敌了，孩子😆。

课真的是好课，但是上完发现自己不适合这个专业方向美美跑路了）
复习期末看不下去了先来占个坑，等考试完了来补

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考完回来了，关于这门课有很多想说的，但是可能很多都和课程本身关系不大，所以想到什么写什么吧。

课程本身内容没问题，刘老师也是对教学内容了解非常深厚的一位老师，讲课很精彩，但是我数理太烂了很多时候跟不太上她的思路（叠甲：真的跟老师没关系，我反应非常慢），久而久之有时候就直接开摆了准备课后再慢慢琢磨。好的这就是我要说的第一点，千万千万不要学我，这种ai课件防自学最狠了，期末复习给我看似了，一开始我还说感觉还行诶虽然是ai做的但还挺清楚，事后才发现原来是我还没看到难的地方，复习到最后差点给我送走了😇

课程分数构成（2026年春季学期）为20出勤+quiz，30作业，20proj，30期末（此为lec1中的数据，bb中数据不同，为20作业，30proj），继承了生医工系工科课程没有期中的优良传统。签到为微助教扫码，quiz搞过一次，开卷，不过要在点到你的时候说出来为什么选这个，但是都是非常基础的知识，不用担心。作业形式基本都是围绕着助教给的tutorial代码模板展开，本学期做了三次，一次是手写MLP填空，一次是仿照给出的ResNet-18写34和50，一次是降维方法的调参，演示成分更多。

刚考完的期末摸着良心真的很简单。我八个小时搓的cp感觉最后真正用到了不到百分之十，剩下的都是概念性的东西，抄cp的过程中已经记住了，憋憋。虽然代码题给了，发现自己不会写python语法的那一刻我真是释怀的笑了。ps考试是英语，复习的时候你有很大概率只看到中文，可能会有轻微的语言不适应问题，我今天考试看见overfit都愣一下。

然后是proj，本课程对proj相当重视，但是选题比较自由，跟课程内容沾边就行，最后做poster汇报。做下来的感受就是我草你们怎么都这么牛逼，pre的那两节课太精彩了。

给后来选课的同学：如果你代码基础好、对机器学习有兴趣，这门课会有不少发挥空间；如果你和我一样前期基础弱、听课容易断线（以及python基础不好，这门课不会教基础语法之类的东西），最好尽早跟project并且尽最大努力尝试理解自己在干什么，不要等到死到临头才开始急头白脸复习。期末本身不太可怕，但project会检验你有没有理解数据、模型和调参。总之不是水课也不是完全无法survive的课，最折磨人的地方也是最有收获的地方。

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下面就是个人碎碎念部分，与课程内容可能就没什么关系了。跑路这件事跟这个过程有相当直接的关系，不是说是因为技不如人什么的（哈哈虽然是事实），我能感觉得到他们做这个东西是乐在其中的，或者退一步讲起码是知道自己要干什么。而我是基本一直在坐牢，而且如上所述，上课没太听导致代码不会写，代码不会写导致上课不想听（ps：最后期末复习的时候发现没有想象中那么难，我只是自己给自己画了圈），形成凉性循环，我最后能做完真得特别鸣谢一下codex大人。但其实只是坐牢的话没关系，最关键的是我发现我在做这些事的时候感受不到快乐，感受不到这样做的动力。是，我知道我们的proj在做什么要解决什么问题达到什么目标，但是我只是在为了完成课程任务去做，如果让我自己选我是绝对不会来做这些东西的。

这个课里又有很多强大的同学是在做这个方向的（废话），他们在自然地讨论时我还在挣扎着尝试进入这个语言体系，导致萌生出一种被排斥的感觉（叠甲：依旧我的问题，跟老师和同学没关系，这里的被排斥感指的是专业内容上的分歧而非对个人的攻击）。加上前段时间非常焦虑经常内耗，也许是触底反弹，我开始思考自己是真的对这个专业感兴趣吗，当时为什么来到这里呢，得到的结论是无论当时心境如何，我可以确定的是经过一年徘徊与迷茫的我的心态已经发生了相当大的变化，我并不如我想象中一样热爱这个专业，我想做的东西并不在这里。（再再再叠甲：没有诋毁专业，专业没有好坏之分，只是我感觉我并不再适合这个专业了）

最后期末复习的时候虽然很痛苦但居然奇妙地与课程和解了，机器学习真的是一个非常强大的工具，你可以用它去做各种各样的事情，它并不只是一个科目，而是已经在很多领域大放光彩，与各种你想得到想不到的学科结合并真真切切做到了很多事情。我很认同另一位老师的观点，我们相当于通过训练网络让渡了一部分理论层面的解释权，换来了更有效、更复杂的预测。我与这门课程的和解与他的这段闲聊脱不开关系，另外一部分就是机器学习的发展的确是一段波澜壮阔的历程，我在复习的时候多次向GPT称赞它的架构的精妙性以及跑偏复习进程开始与它讨论人机哲学方面的问题，而它告诉我：

当时看到这里还挺感慨的，恨不相逢听课时。现在回头看做proj的时候，所有的痛苦都是真的，但所有的爱也是真的。最后做汇报的时候我发现我其实完全能大大方方讲明白自己在干什么目标是什么，也算是为这段时间的煎熬用小小的成就感pay back了吧。试错与调试的过程是痛苦的，但是也客观上提升了我的项目能力。所以我其实也很感谢这门课，一是确确实实学到了东西，二是也算是侧面帮我走出了前段时间的迷茫吧，虽然是通过让我更加迷茫的方式）

如果你看到了这里，感谢你花时间听完我的碎碎念，虽然是匿名发的，但如果你认识我，应该能从表达习惯和思维方式上猜到我是谁。如果我的队友机缘巧合之下能看到这篇评价，真的非常非常感谢你们，你们三个是我上大学以来遇到的最好的最专业的队友，而且我从你们身上才知道原来真正对一件事感兴趣是这样的，会有很清晰的目标性与驱动力，也算帮我找到了真正想做的事情，不论怎么样，我都非常非常舍不得你们。如果你不是，我也非常感谢你能看完一只趴菜在这段时间的迷茫，不论你看完之后是感叹、共鸣或者是讥笑，我都认同，我也衷心希望我们每个人都能找到自己真正想做的事情。

不只是科研。

写在最前：旁听了50%的课时来评价。作业、给分、成绩等只默认中档。

这学期是中文授课，英文PPT，目录如下：

从零基础开始讲起，初期入门阶段非常好，思路清晰、重点明确、新手友好，课上讲完思路后会带着推重要的公式，作业会要求阅读/补充代码。缺点是早八、只看AI版PPT很难学懂，但课上讲解时会补充细节以及强调重点。

中期进入稍高level一些的内容后讲的比较浅，课上重点放在了基础思路的讲解上，具体技术细节需要作业自学，信息密度略有降低，比如CNN讲个kernel怎么输出讲了有一小时。后期很多精力放在了课程project，比如一整节课教Git/github，组队讨论，期末汇报等等，本人没有全部参与。理论课比上面写的要略少一些，尤其是这学期排课导致有效教学周只有14周，可能压缩了不少教学时长。

整体而言收获很大，推荐给以应用为目的的同学进行机器学习入门，高效清除门槛。如果想选课可能需要注意，project选题要求与生医工相关。

讲课：

刘老师是我见过极少见的彻底把要讲的知识完全吸收的老师，从她上课就能听出来她完全理解自己在讲什么，并且知道对于一个初学者怎么理解是更容易的，会把一个知识掰开揉碎换着法子地讲；

也会照顾到我们不会回头复习，每节课都有review上节课甚至很之前的内容；

而且讲课逻辑超级清晰，机器学习讲课的思路有很多，她能够沿着一个思路顺下来真的让人听感舒适而且更容易理解；

她也很强调理解而不是记背，这也意味着考试不会考那种只能死记硬背的知识，我很喜欢这一点

可能有人会诟病她喜欢推公式（明明调包就能解决似乎在实用性上没必要推），但我觉得推公式能更好的帮助我理解这个知识，而且考试也不会硬考推公式的流程啊就只是作为了解知识，让我更灵活地去用知识，而且有一些推公式过程中遇到的思维是有助于理解后面的知识的；

她还会经常和学生互动，会下来问我们听没听懂；

上课语速是我很喜欢的速度，完全没有机会给我走神。

作业：

平时作业不多，总共三四次代码作业，每次作业量不多，更考验的是对知识的理解，写完很快，但是通过考察的内容理解背后的知识还是需要自己花时间的。

还有那个被疯狂吐槽的期末project，其实我记得老师很早就说过有project（只不过应该是口头说没有放在PPT里），而且之前几学期都有，一般看过牛蛙或者认真听了课不应该不知道啊…………

我个人是很喜欢期末Project的形式的，平时的代码作业说实话做完了也没感觉能掌握多少，反而是这个project让我更理解机器学习的思维、如何高效使用这个工具，我觉得这才是这门课最重要的目的。不过时间的确是有点短的（对于一个第一次做这种大project的我们来说，在这个领域里面做科研的话这种节奏还是挺正常的hh），确定问题、查文献、复现一共四周。最终展示还给我们每个组都打印了poster，提前经历了一下出去开会口头报告的感觉hhh

但我觉得project打分不太合理，完全由同学打分（评价的这一分扣在这里），我觉得刚上完这门课的同学没有多少能够真正评判一个project做得好坏的，各种主观因素会被放大很多。老师打分我觉得是必不可少的，老师才能够看出来一个工作的含金量、难度等等。

Quiz：

这个quiz倒是会比较突然，但题目都不难，如果那节课学懂了就很简单

考试：

老师会提前说范围，按着范围复习就可以，我觉得每个板块什么东西能考还是很明确的，而且能有两面的cheating paper可以把不想记的公式啊性质啊之类的放上去（实际上基本没太用到hhh很多知识只要理解了不需要背）；

题量我的感受是刚刚好，我做题速度中等（快的标准是高考那种争分夺秒的速度），但能够在考完前15分钟做完稍微检查一下就刚好要交卷了，题目都在老师说的范围里面，按照老师说的来复习这个考试就很轻松