工程实践与科技创新IV-J

课程内容：matlab深度学习，堂堂来袭 上课自由度：签到点到手软是常态，但台下真听的没几个，签到像个场面活儿 考核标准：20%签到+50%四次平时作业+30%大作业，工位都给你画好了 授课质量：总体比较一般。课上讲得比较零散，七拼八凑不怎么成体系，讲课质量也确实就那样。 其他方面：和楼上同学讲的一样，作业其实是套成熟流水线，烦是烦了点，但算不上痛不欲生。四次作业基本都配了比较详细的指导，我们主要干的活就是拧拧参数、跑跑训练、干等结果，最后码报告，给分也还不错。大作业的工作量其实也不算大（自带现成框架），分数还直接给满，相当之慷慨。个人因为屡次迟交，平时作业分多挨扣了点，不然也有机会摸到A+。

课程内容：Matlab强化学习，听名字像造火箭，实际是拿Matlab这根烧火棍去捅强化学习的马蜂窝 上课自由度：高到你在教室里开黑都没人管，唯一的要求就是每节课都得肉身到场——签到这玩意儿就像阎王点卯，躲得过初一躲不过十五 考核标准：平时成绩+几次小作业+大作业，三件套凑齐，主打一个陪伴式折磨 授课质量：老师讲得比较慢，节奏堪比树懒喝下午茶，内容主要是基础和科普，间或放点视频，氛围一度让我怀疑自己是在上选修课还是在看纪录片 虽然Matlab用起来体验不是很好，这软件的操作手感约等于用筷子夹果冻，但几次小作业都是在现成的模板上改一点点内容就完事了，主力时间全都烧在训练上（强烈建议挂课程提供的云主机，扔那儿让它自己练去，别拿自己的电脑当炉鼎烧），大作业战机对战训练可能要反复仰卧起坐，但最后大家也都训出来了（） 总的来说课程整体设计还是合理的，作业像连续剧一样一直有，但压力都不大，属于是饿不死也撑不着的程度 PS：还上了隔壁工科创的我已经老实了……

评分好，但每次做作业都想骂一骂，痛并快乐着属于是 matlab真的不太友好，权重没办法中途保存，堪称精神折磨四连击。。。 不过老师签到蛮频繁的，千万别翘课，脚一抬人就没了

课程内容： MATLAB强化学习无人机训练 上课自由度： 还行(偶尔会签到，毕竟班里人本来就不多) 考核标准： 签到(20%)+4次小作业(50%)+大作业(30%) --- 虽然软院那边把这门课喷得狗血淋头，但你只要瞅一眼CS大三下另外两门工科创，立马就悟了——选这门课简直是给自己积德，事是稍微多那么一丢丢，可作业体系明明白白，给分也很能打，反正这学期大家横竖都得挑一门工科创，那我还是更推荐这边。

+ workload： 1. quiz：前两三节课的内容，6个题（1判断1填空2单选2简答），简单到像是老师怕你开学就崩，先给你塞颗糖。 2. 平时作业： 第一次：实现一个简单的二分类感知机（正向传播、反向传播、损失函数、组装、调参训练、回答问题），作业文件是一个ipynb，一个模块一个模块地带着写，有说明有框架，填空就行——什么叫保姆级作业啊（战术后仰）。 第二次：实现与Attention相关的几个模块（正反向传播、位置编码、词嵌入、回答问题），作业文件是一个ipynb，同第一次填空就行。但是要自己推了公式才能写出来，不推公式就等着对着填空框发呆吧。 3. 大作业（2-3人一组）：实现对简单⼤语⾔模型（GPT-2）的微调训练以及更多细节上的探索，从零开始，这五个字一出来血压就上来了。分两部分，第一部分（60%）：自行寻找合适的数据或公开数据集对GPT-2微调并进⾏评估。第二部分（40%）：从【实现不同的token编码方式；实现不同的位置编码方式；实现不同的注意力机制（线性注意力、Nyström注意力等）；应用于中文数据；应用于自己收集的私域数据；模型、算法、评测基准等各层⾯的创新性改进；大语言模型在新场景、数据集上的应用】选取2-3个方向进行探索，每个方向占20%——好家伙，自助餐式科研，爱夹啥夹啥但得夹够。第13周周末交中期报告，16周周末交最终报告，最终报告提交前，需要到线下与助教交流，就是问几个问题，看是不是自己完成的作业——鉴定为防代写大闸。 + 上课自由度：高 + 考核标准： 一次课堂quiz（问卷星） 10 平时作业 15*2 大作业 60 + 个人感受：挺好的，首先小作业对比一些课程就很优越，给框架给详细说明不要求从零开始的作业多难得不用多说，别人家课程让你开荒，这门课直接给你铺好了红毯还递了拖鞋。大作业要求从零开始可以理解，毕竟自由度比较高，主打一个"你自己选的嘛"。 + 总分给分情况：高98低78平90