人工智能基本原理与工程实践II(机器学习、深度学习、强化学习)

多年以后，SAI学子们面对Junchi Yan，准会想起csh领他们去瞻仰TeachMaster的那个遥远上午。 upload: 人工智能基本原理与工程实践 III 出分了，看在给分这份大礼上，把这门课的评分往上拽两星。

课程内容： 机器学习：agent生成的视频课，笔者看来质量烂得独特，内容浅且重点歪楼，agent讲得只能说初具人形，笔者个人极其生理不适。 深度学习：那几个经典模型一摆，老师很有激情，不过整体就是科普级浅尝。 强化学习：不知道，从开局第一秒就掉线，直接躺平。 上课自由度：高，来不来随意，深度学习点过一次名但没计分，互动热情时有时无。 考核标准：总体来说极度宽松，出勤分直接空投，DL有一次贼简单的小测，其余都是大作业。 机器学习：大量小份作业堆着，里面是比较传统的题，简单；一个聚类大作业，数据给好，不许直接调库得手（让ai）搓，码量不算大，配个简单报告；一个不计分数的调agent附加作业，也许是老师自己研究的私货？ 深度学习：把MLP CNN Transformer代码发下来横竖让你调参，按打榜性能给分，基本全员拉满，还能顺走朋友的参数（逃）。 强化学习：两个notebook小作业（notebook代码填空）；大作业二选一/自选题目，框架已给好，笔者挑的那个框架很扎实，得写报告；神仙助教的三个作业均分99 99 100；笔者亲测AI能把RL全部作业的代码部分顺顺当当干完。 授课质量： 院士大人的创意我不敢张嘴，但这三个东西塞进3学分，能学到东西那才见鬼，还是趁早自己扒网课吧。 老师/人机老师授课质量参差不齐，而且还被课时绑着手脚，但人都很好，考核上也不刁难人。