神经网络理论与应用

课程内容：BP算法、MLP、RL、最小最大模块化网络、径向基函数网络RBF、SVM、无监督学习（自组织化模型）、迁移学习、CNN——好家伙，深度学习全家桶直接端上桌，从反向传播一路吃到卷积，菜是硬菜，就是不知道你牙口扛不扛得住。 上课自由度：经常签到。说好的大学自由呢，这签到频率比我早八的闹钟还敬业。 考核标准：4次编程作业40%+签到20%+大作业40%，一整套组合拳，你想躺平？分数先替你站起来。 小作业：MLQP算法、SVM、CNN、迁移学习，作业量非常多，而且只用主机，没有服务器跑会吃力，但是课程不提供算力。翻译一下就是：自己生的娃自己养，学校只发教材不发奶粉，主机跑得直冒烟也不关它事。 授课质量：不了解深度学习以及没有服务器的人会上的吃力，具备以上两个条件的人不明白选这个课的意义在哪——这课像给没驾照的人发了辆手动挡，还告诉你离合器要自己悟。另外这个课不知道为何开在了晚上，晚上3节课还要签到，只能说折磨。晚上三节连堂加签到，这不是上课，这是熬鹰，鹰还是我自己。 给分：作业系统里得分90%以上，然后评分给了个A-，虽然分对我没啥用，但是很疑惑这个给分是按啥来的。总不能是按位次给分吧？？作业分像火箭，绩点像跳水，中间那截去哪了？总不能是薛定谔的评分标准吧？？

课程内容：BP算法、MLP、RL、最小最大模块化网络、径向基函数网络RBF、SVM、无监督学习（自组织化模型）、迁移学习、CNN、GAN、RNN和LSTM、RBM、DBN、自编码器等，堪比神经网络术语大礼包一口气往你嘴里倒。 上课自由度：自由，比寝室躺平还自由。 考核标准：4次编程作业40%+小测验20%+大作业40%+论文阅读制作PPT。 大作业自由选题，自由到你都不知道自己选了个啥。 一般不签到，嘉宾或同学讲话时要定位签到，跟GPS抓逃犯似的。 小作业：BP算法、SVM、迁移学习、LSTM，四座大山轮流压你。 作业量较多，每次编程作业都要写报告，写到怀疑人生手动复制粘贴都嫌累。 大作业要写8页报告，8页，够你写一部网络小说的卷首语。 如果你PPT做的好，会要你上台讲pre，否则就算了——这不就是抽卡吗，抽到上台就是SSR非酋待遇。 小作业要求比较模糊、随意，加剧内卷——标准越朦胧，卷得越野蛮，堪称黑暗森林模式。 小测验题目都是概念题，描述模棱两可，很不严谨，令人反感。出分的时候老师还各种失望：拜托这种垃圾题目如果是我出的我自己都会羞愧好不好？！ 授课质量：老师讲课有一定水平，但我没咋听，感觉有点小传统——有货是真有货，传统也是真传统，像一台内容不错但界面很90年代的软件。