选课类别:计划 | 教学类型:理论课 |
课程类别:本科计划内课程 | 开课单位:计算机科学与技术系 |
课程层次:专业基础 | 学分:1.0 |
本课程从计算思维角度讲解计算机科学基础的概念和入门知识,讨论计算思维的四种具体表现形式: 计算逻辑思维、算法思维、网络思维、计算系统思维。为了足够精准地描述信息变换过程,必须用信息的方式定义并推导信息变换过程涉及的“对”与“错”,哪些能计算,哪些不能计算。这是计算逻辑思维,它往往需要精确地定义计算模型。我们还需要从信息的角度发现和发明解决各类问题的精确方法,并评价什么是有效的方法。这是算法思维。有很多问题不是由单个算法解决,而是由多个算法形成网络来描述和解决。研究有效的网络需要网络思维。信息变换过程往往通过具体的计算设备与系统得以体现。如何设计、评价并使用计算抽象和实用的计算系统涉及计算系统思维。
作为一个众所周知的水课,张老师讲得还是有一定想法的,偶尔听的几次也觉得讲得不错。不过,老师的「不来上课就不能获得学分」于是「禁止叠课」的观点实在不敢苟同(本人是辅修人,这门课作为辅修必修是必须学的,但知识早就被学过的其他课涵盖了),因此扣了两分。
(这大概是某种 水课就应该有水课的觉悟 的黑色幽默
(因为我错过一次小测,我的3.0没什么参考意义,按群里反馈来看给分应该是不错的)
课程内容还算是不错,应该说是给你科的计算机课查缺补漏了
张老师本人对计算机领域算是理解比较深,上课分享了很多她的理念,还请了两位学长/教授来分享一些她不熟悉的领域的内容,来听课的话收获还是有的。作为一门导论课实现了他应有的开课目的。
但是上课小测,所以严格3分往下打,并且不推荐选这门课。
给分还不好说,出分了再来评
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期末论文要求就那不到100个字节的要求能你妈从开学憋到现在才发,中间每次问都说等等。
看pksq上暂时没人发我先放一个
"请选择两个课堂上讲过的概念(如模块化、抽象化),举例并谈谈你的认识。"
【辅修人】路过,印象里因为没到课小测好几次错过了,论文也是随便写的,最后拿到了3.0。
燕咏老师的课是要求不能叠课的,所以对于一些对GPA有追求的同学可能需要慎重选择,不过1学分的课应该也不会影响啥GPA叭(算了下总G3.9以上如果可能有0.01的影响,因此也没必要过分紧张,在群里骂人)。
对GPA没追求的可以参照我,虽然缺课缺小测很多,但如果论文态度端正地“随便”写一下,GPA也不会太差。
另外,我觉得燕咏老师是一位非常勤奋优秀的老师,如果课余能与她深入交谈,了解她过往的求学、科研经历,同时在课上感受她的思维方式和经历,我相信肯定有比学分和GPA更大的收获,毕竟不是每个人都能当院长的,她的过你之处一定有值得你学习的东西。
感觉已有的评论对小测这件事意见很大,但个人感觉这门课本身并没有问题。
如果你是大三/大四修这门课那感觉收获不大很正常,毕竟此时算法/组成原理/计算机网络等课程都已经学过或正在学,基本涵盖了本课程的内容。但是大一/大二的同学听一听课还是会有不少收获的,张老师的课讲的也很不错。
小测本身基本没什么难度,基本是只要上课听了就会写或者网上能找到的内容,只是个签到作用。作为导论课签个到个人感觉并不过分。
这学期没有任何除了论文之外的作业,较为轻松。 NP问题和machine learning的部分分别让一位博士生和另一位老师来讲了一节课(或者说半节?),跟着听会有不少收获。
(还有点想说的,准备等出分后再写,以后再更
虽然没学到很多干货,但学得很开心,体验到了计算机学科的美。写完报告以后,又在后面写了一首500多字的和课程内容相关的打油诗,老师竟然给了4.3,学渣受宠若惊😆