神经网络及其应用（徐奇）
2026春 2025春 2024春 课程号：ELEC6414P01
2026春 2025春 2024春 课程号：ELEC6414P01
2026春 2025春 2024春 课程号：ELEC6414P01
9.3(3人评价)
9.3(3人评价)
- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
| 选课类别：基础 | 教学类型：理论课 |
| 课程类别：研究生课程 | 开课单位：微电子学院 |
| 课程层次：硕士 | 学分：3.0 |
课程主页：暂无（如果你知道，劳烦告诉我们！）
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3条点评
- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
- 难度：中等
- 作业：中等
- 给分：超好
- 收获：很多
神经网络课程是人工智能领域的基础课程之一，开设在微电子学院，所以课程难度相对来说也没有那么高，也可以学到不少东西。课程中有四次小作业，以及一次期末的project，难度也不高，据我了解都是一些经典的神经网络相关内容，相对而言是比较入门的。如果未来想要在AI方向工作，完全可以来听一下感受感受，即便是用来凑学分也很有性价比。
- 课程难度：中等
- 作业多少：中等
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
- 难度：中等
- 作业：中等
- 给分：超好
- 收获：很多
本课程主要介绍神经网络的基本原理、经典模型与前沿应用。课程难度适中，会有几次点名。作业分为平时的四次小作业和最后的大作业，需要使用到python、pytorch和cuda加速（需要自备/实验室有/网上租英伟达GPU）。小作业会有参考程序，对着改改就行；大作业2~3人组队完成，实现一个神经网络的具体应用，最后PPT答辩，总体也不算太复杂。老师讲得还可以，认真听的话还是能学到不少东西，不管是否是零基础都比较适合。
- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：超好
- 收获大小：很多
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：超好
- 收获：很多
这门课微电子学院开设的唯一专门讲授神经网络的课程，如果是想要接触和了解AI相关的内容，可以选这门课作为入门。
课程内容涵盖了深度学习的基本内容，包括回归模型、CNN、RNN、Transformer、对抗生成、强化学习、剪枝与量化，还会介绍大模型的基础知识。一学期听下来，感觉内容比较循序渐进，即使是0基础也能听懂。
老师会把PPT中的公式原理都讲的很清楚（顺带一提，PPT做的真的很清晰），课件一般都会提前发群里，认真听的话会很有收获。（每次课前两排都会坐挺多人，这在蜗壳的研究生课上确实比较少见）
作业量比较适中，四次小作业一次大作业，没有考试，作业基本上是对PPT上重要知识点的代码练习。
不过课程会有几次点名，比较随机。
总之课程质量较高，适合想要了解深度学习的同学。
