历史匿名回执 ·
课程内容: 8 上课自由度: 8 考核标准: 8 授课质量:8 这门课的四个维度像是商量好了一起卡在8分,不给你任何一点惊喜也不给你任何一点惊吓,属于是选课界的温开水,喝下去没味儿但也不至于烫嘴。
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《课程劳动合同》 · 编号 WYB-KC-AI011-待补档
甲方:未在公开大纲中说明 · 乙方:未来的你
学院:待核对
待补档课程,尚未归档 · 案卷完整程度 0/10(证据完整度,不是课程评分)
当前仅有课程基本档案,完整合同尚未到岗。 我有剩下的
官方材料未说明成绩比例,本办决定不瞎猜。
证据不足,暂不鉴定。
透明规则:至少3项明确,且闭卷 / 小组作业 / 展示 / 考勤 / 期末≥60%中至少2项成立时,标“劳动条件偏满”;只用官方原文证据,不是难度评分。历史关联教师:1位
历史关联任教档案,不代表当前学期任课安排。点击姓名查看这个老师还关联哪些课程。一分钟备案你的真实修读经历。学生体验与官方材料分别留档。
我要交一份修读回执共 3 份可公开修读回执 · 本课程当前版本 0 · 其他已绑定版本 0
历史未绑定课程版本 3 份,其中历史已识别教师/学期 3 份、历史未识别 0 份。
已能识别部分历史学期或教师,但无法可靠关联到当前官方课程版本,因此不强行绑定具体契约版本。课程、教师、学期、官方版本是独立维度。
暂无足够结构化回执生成课程画像。
历史文字回执仍可正常查看。| 提到什么 | 提及回执 / 全部公开回执 |
|---|---|
| 点名 / 签到 | 0 / 3 |
| 随堂测验 | 0 / 3 |
| 每周作业 | 0 / 3 |
| 展示 / 辩论 | 0 / 3 |
| 小组 Project | 0 / 3 |
| 闭卷考试 | 0 / 3 |
仅统计回执中明确提及,不代表其余回执表示“没有”,也不代表官方课程规定。
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课程内容: 8 上课自由度: 8 考核标准: 8 授课质量:8 这门课的四个维度像是商量好了一起卡在8分,不给你任何一点惊喜也不给你任何一点惊吓,属于是选课界的温开水,喝下去没味儿但也不至于烫嘴。
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在我看来这门课还是挺让人失望的。本以为是一场在大家基本都有点神经网络底子的前提下,专门讲医疗影像项目与实践的局。结果嘛,是从头开始给你讲机器学习,和医疗的关系似乎只剩下样例代码用的数据集是医疗影像(我甚至觉得还不如拿mnist来教学效果更顺滑)。 所以有机器学习、深度学习底子、想听点业界或者前沿项目方法的,别报这个课了,整个就是再把机器学习的科普从头听一遍,没啥收获。 但如果之前完全没碰过机器学习,只是想了解点相关内容、体验一下完整的神经网络搭建、训练流程的话,还是推荐的。
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课程内容:图像处理 上课自由度:高 考核标准:最后的打榜和课前签到 授课质量: 目前才上了几节课,暂时还没摸到编程的东西。第一节课讲了医疗中各种影像,第二节课就讲怎么对图像进行处理,老师讲得比较通俗易懂,没往深处挖,就简单过了一下所需的各种方法。考核方式听说是最后一节课3个人组队搞一个打榜(会提供基本代码及框架,目测应该不难吧)。 求点赞,点赞高的话等我结课了再来补充。
看完前人的遭遇,也给下一届留一句。
我要备案暂无可公开版本。
尚无可核对的版本差异;不根据年份或评论推测变化。
档案仍然失踪。
公证来源:尚未取得
没有原文证据,不补编事实。