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期末受益者，已经在给老师和助教磕头了🫡感觉期末大作业占比较大，而且其实在条件限制下不太好发挥。我至今仍然能记得我趁着半夜跑四万轮模型第二天早上起来一看全发散了的崩溃时刻还有就是疯狂想加入先验搞模型蒸馏调整训练方法调整奖励函数的为期一周的作死尝试😅，由于本人没有足够的规划，也没开wandb，以至于到最 >>更多

这门课是把原“人工智能原理与技术”和“机器学习A”两门重合度比较高的课合并之后的新课程，是人工智能专业培养方案改革的一次尝试。具体来说，2023级以前培养方案里3秋的“人工智能导论A”和“机器学习A”被删除，在2秋新增了这一门课。从整体效果来看，相比旧的机器学习A，这门课明显降低了推导证明的强度，保 >>更多

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出分之后特地赶来给老师助教恭恭敬敬磕大头 >>更多

2026.3.6 先码住，学期中间慢慢更新评课。傅老师是紫台来的老师，他本人表示第一次教天力天测，没什么经验，上课过程中也在慢慢更新迭代上课内容与节奏，初印象是一个负责且温柔的老师。课程简介总评方式（26春）：40%平时成绩，包括作业和互动；60%期末考试（老师说是闭卷，与教务系统不一致，学期末会来 >>更多

可以说是来科大上过最好的课之一，但对大作业的给分标准有质疑。Final project 的 performance 占比达到 50/200，然而对 performance 的评价标准不合理，即超过助教的 baseline 才能拿满50分。作业要求导致模型结构和训练方式都受限，对于一个性能一般的棋类策 >>更多

这门课最大的重点：永远永远不要，在验证集和测试集上训练你的模型；也永远不要，用测试集调整你的超参。——王翔这门课我简单评价为：「课程简单，不点名，与作业和实验关系不大；作业不简单；小实验对于 Python 基础薄弱的同学很困难；大实验设计的教学思路很好但是由于第一次开设有一些不完美的地方」收获最大的 >>更多

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