人工智能模型与算法导论

不建议放在学习压力大的学期水导论课学分！！

分数构成：出勤5%，课堂表现5%，平时作业10%，期中期末proj共80%，其中各占40%。这是一门3学分的课程，可能比某些专业课的学分还要高，这足以说明它决不是一门水课。

签到：理论课不签到，但是实验课会用小程序定位签到，实验课根本不讲课但是得跑过去三教开定位扫码真挺烦的（）

平时作业：每周看实验课讲义自学Julia语言，然后完成讲义中的课后作业题，一般是一到两题。越到学期后面作业越难、越费时间，接近学期末的时候，（至少对我来说）无论是自己写还是用ai写都要弄蛮久，大概半天。对的，这门课没有明文禁止使用ai，但是！由于Julia目前还是一门较冷门的语言，现有的很多大模型都不太会写，用ai水作业会出乎你意料地费时间。

project：组队完成。难度方面，如果JavaA的proj难度是10，那么这门课的proj难度就是6左右（毕竟允许用ai嘛），虽然不足以让人绝望，但是足以成为期中期末周时一块难啃的骨头（）如果你在期中期末周同时有别的课程proj在开展，那你得仔细考量一下要不要选这门课程。

给分：这门课的课程体验虽差，但给分对我来说是出乎意料的好。应该都有A。会调分，不过确实存在大作业已出分但是后续又调低的状况（筑波就是受害者TT）

筑波正是因为误判了自己的头铁程度，轻视了这门课程的workload，一个学期过得甚是痛苦（）下面是我这门课的一点上课体验：

1. 先修课程设置不合理，对编程能力要求较高
   这门课并未要求先修任何编程语言，然而它要求学生从头深入学习Julia语言，实验课教学进度快、内容多、深度大、无人讲解全靠讲义自学。这对于没学过编程或者编程基础薄弱的同学而言会很头疼。而且Julia语言不吃香，个人觉得不太值得学。
2. 教学量不科学！
   理论课教学速度奇快，教学内容量巨大且并未配备相关练习，在主要精力放在必修课、专业课上的前提下，对课程内容的牢靠掌握很难。一学期的理论课下来筑波自己感觉真正掌握的知识没有多少（）
3. 老师教学质量不佳
   理论课讲师（陈剑老师）基本上就是在直接念ppt，花太多时间举一些毫无意义的例子，声音咬字非常催眠。教学节奏把控差，无论是简单还是困难的章节，每一章都用一节课讲。理论课的ppt基本是照搬课本内容。实验课无人讲解，讲义内容不足以支撑课后作业完成。

总的来说不推荐选这门课，真感兴趣的话可以第一周去旁听加群下载电子版课本然后跑路（）