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上海交通大学非官方无用办 · 第08号窗口

基于医疗影像的人工智能实践

《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

一眼看懂官方契约

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)

学分未在公开大纲中说明
学时未在公开大纲中说明
任课教师未在公开大纲中说明
培养层次未在公开大纲中说明
期末未在公开大纲中说明
考试方式未在公开大纲中说明

当前仅有课程基本档案,完整合同尚未到岗。 我有剩下的

考核组成

官方材料未说明成绩比例,本办决定不瞎猜。

本次合同审查结果

“霸王条款”是娱乐标题,不作法律、难度或教学质量判断。

证据不足,暂不鉴定。

当前归档材料不足,暂无法判断。

帮本处补档
本合同劳动条件
闭卷未知
小组作业未知
展示未知
考勤未知
期末占比未知

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。
历史关联教师档案

历史关联教师:1位

楚朋志

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。
修读回执

你也干过这份活?

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。

修读回执摘要 · 样本数 n=3

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。

学生回执提及情况

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 Project0 / 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。

历史未绑定课程版本

2024年秋季学期 · 楚朋志

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。

学生体验,不是官方事实。评价教学,不评价人格。
此回执链接
2022年秋季学期 · 楚朋志

历史匿名回执 ·

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。

学生体验,不是官方事实。评价教学,不评价人格。
此回执链接
2022年秋季学期 · 楚朋志

历史匿名回执 ·

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。

学生体验,不是官方事实。评价教学,不评价人格。
此回执链接

查看全部 3 份修读回执

看完前人的遭遇,也给下一届留一句。

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修读回执受理窗口
历年契约 / 不同教师版本

暂无可公开版本。

历年变化

尚无可核对的版本差异;不根据年份或评论推测变化。

已归档确认事项
展开已确认事项及逐项证据

档案仍然失踪。

原文证据与官方原件

公证来源:尚未取得

没有原文证据,不补编事实。

本办说话尽量有证据