人工智能数学原理与算法B(冯福利, 王文杰) 2025秋  课程号:AI1001B01
2025秋  课程号:AI1001B01
6.0(7人评价)
6.0(7人评价)
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:一般
选课类别:计划内与自由选修 教学类型:理论实验课
课程类别:本科计划内课程 开课单位:人工智能与数据科学学院
课程层次:通修   学分:3.0
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
简介 最后更新:

本课程是一门面向全校本科学生的通修课程,讲授人工智能的基本原理、核心技术与应用场景,帮助学生建立对人工智能领域的初步认知与实践能力。课程以理论与实践相结合的方式,通过深入浅出的教学内容与丰富的实验环节,让学生掌握主流机器学习方法。

  • 理论课程涵盖人工智能的历史发展、核心概念及其实际应用场景。重点介绍监督学习中的经典算法(如线性回归、逻辑回归)、神经网络的基本架构与优化机制(如前向传播、反向传播、梯度消失与爆炸),以及深度学习中的前沿模型(如图神经网络和 Transformer)、自监督学习的核心思想、强化学习的基础理论、生成式人工智能的最新进展。
  • 实践课程是本课程的重要组成部分。学生将通过 Python 编程实现理论课程中讲授的经典算法,完成实际应用任务,如图像分类、文本处理、AI-for-Science等项目。通过实验操作,使学生不仅掌握数据处理、模型构建与优化等技能,还深入理解人工智能技术在解决实际问题时的流程与挑战。

通过本课程的学习,学生将掌握人工智能领域的基础知识与实践技能,具备使用主流人工智能技术解决简单实际问题的能力,为未来深入学习或从事相关工作奠定基础。

排序 学期

评分 评分 8条点评

匿名用户 2025秋
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:很多
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:一般
  • 难度:困难
  • 作业:很多
  • 给分:一般
  • 收获:一般

老师很好,助教很好

不针对老师,不针对助教,只针对这门课本身

这门课的定位是认真的吗,本应是导论性质的课,加了一大堆的内容,搞得好像好几门课加一起一样。

最抽象的是大作业,这个CNN的任务是认真的吗?细分下来有几十个任务,都快上百了。一个CNN写十几遍是认真的吗?全搞下来要花我从早到晚几天时间。还有这个实验报告更抽象,又要按指导书编排,又要按代码文件编排,而一个文件在指导书里前面用一下后面又用一下,所以怎么个排法?这个报告又要求啥玩意都写上去,要求写的巨细无遗,有考虑过任务量吗?我说出这个CNN大作业的真的考虑过任务量吗?

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匿名用户 2025秋
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:很多
  • 难度:困难
  • 作业:中等
  • 给分:一般
  • 收获:很多

但是话又说回来了,幸亏是25秋置课修完了,室友每次实验课回来都在骂街,越开越烂是未曾想到的🤣。


赶在开学前一天出分,目测不调分直接按比例给,大作业和期末各占40 ,但是改卷应该很捞,给分还是可以的,如果会偷懒甚至不用什么力气就能拿到不错的成绩,关于如何速通这门课的问题,之后会贴出一份速通文档,本人应该会参与部分编写。


姑且占个坑,回头慢慢更新,顺便尽可能给后来不可避免赤石的同志们提供一些建议。

老师和助教都很好,我没有意见,算是这门课唯一能夸的地方。但是课程安排什么的实在过于奇异搞笑,我不好评价。几则趣闻,这课前几节没有教材,编好了但是jwc没审核通过不给用🤣;第一节课突然告诉我们有上机实验,但是没安排好,助教老师地点时间全部是滚木😄,到10月中旬才上实验课,还冲掉了部分同学已经选好的课,不赖;老师其实不想整闭卷考试,但是jwc强制要求有一个期末考试,而且得是闭卷。

课程大概内容:

线性回归和逻辑回归

神经网络

图神经网络

Transformer

自监督学习

强化学习介绍


1月12考试。10道判断+5道大题。

判断题从神经网络开始涵盖到了强化学习,而且强化学习直接考了两道判断题。但是整体难度不会很大,前提是能硬吃下教材的一坨东西,个人认为备考最难的是看懂教材说的火星语。不过一般错的比对的多不少,毕竟要写理由的话写错误的理由会好写一点。

大题分别是CNN参数计算,逻辑回归,反向传播算法,二元语言模型,Transformer自注意力计算。如果你记得怎么算就不难🤣,数值尽可能简化了而且可以用卡西欧。我当时被二元语言模型卡了半天想不起来公式,这题是在我意料之外的。助教给的模拟卷大题过于伪人,一堆简答题,答案根本想不到,备考的话还是多看看简单的计算和简单的概念,复杂计算肯定不考。

我本来以为反向传播算法会考两层神经元,实际上只用算最简单的反向第一层,可以看出来有在压难度了,但是感觉考试最后结果还是会比较凄凉。。。本人疑似从课程开始就搞错了一个函数的形式导致考试疑似结果反了😭,简单的东西记得看清楚😭。


这门课得定位实在不明,它似乎想深入讲解一些原理,但是一旦深入就会产生大量需要单开章节甚至课程解释的前置知识,导致有相当一部分内容更接近于所谓的导论,其中又夹杂着一些理论上我们能理解的数学原理,但是教材对这些数学原理的解释实在一言难尽,处处有着意义不明的记号不加以解释,读起来极其费解,很多地方标量矢量矩阵混在一起,让人摸不着头脑。教材不对这些做详细解释,反而在其他地方写了大量更应该放在导论介绍的内容,文字量巨大,并且夹杂了大量专业名词,很难真正理解其含义,甚至部分地方可能有着浓重的AI风格(不是说就是AI生成)。另一个大问题是授课内容的选择,这门课理论部分既有机器学习的内容又有深度学习的内容,想讲的东西太多太多了,光一个神经网络想讲清楚真的是三四节课能做到的吗?有意思的是,老师说由于时间太紧,图神经网络一节课就速通完了,我:图是什么,什么是邻接矩阵?宁愿砍时间也不砍课程内容吗😭,仁慈的是期末考试没考。上学期少院试课就有同学反映课程内容太多了,这学期课时变少了但是课程内容没少太多,导致老师虽然课讲的很认真,但是我也实在不想听,实在太折磨了,一低头一抬头就是完全陌生的东西😭,这课后期到课率感觉没三分之一。

然后是实验课部分,奇异搞笑的是企图用四节课教会python,然后开始教逻辑回归和反向传播算法的代码,最后是大作业:transformer  cnn  ai for science三选一。大概助教和老师也知道让小白能快速学会这些不现实,所以大部分实验内容助教帮我们写好了代码框架,我们只是照葫芦画瓢和补补边边角角,自主性高一些的就是最后的大作业,要写一份实验报告。这样的结果就是讲的虽然飞快但是我们也没学会什么东西,后来都是靠ai学的。

吐槽的先写这么多,前段时间复习这个实在忍无可忍。

 

(最后修改于 6 3 复制链接
TheBunniestForever今年用的什么教材呀?
CAOOOOO回复 @TheBunniestForever: 课程组去年暑假临时搓出来的自编教材
TheBunniestForever回复 @CAOOOOO: wow,原来如此(x
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DoD 2025秋
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:一般
  • 难度:困难
  • 作业:很少
  • 给分:超好
  • 收获:一般

老师很好,助教很好,1分扣给这门课

3 0 复制链接
Penetrate 2025秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:杀手
  • 收获大小:一般
  • 难度:中等
  • 作业:很少
  • 给分:杀手
  • 收获:一般

早知道给分这么差,就不花三天时间复习这屑课。怀疑根本没有高分。

3 5 复制链接
Penetrate就算你好好学了,最终也都是会捞的,反而高分不变。那还不如不学。
WU020828你学习就为了点分是吧,这么功利,早晚要出问题
Penetrate回复 @WU020828: 那请问这门课对工程科学学院实际用处是什么,我认为我目前学的80%的课对我未来的从业毫无用处。请问我不是为了一点分拿一个奖学金,读一个好一点的研究生,找一个好一点的工作,那我上这个课干什么?现在有多少人单纯为了对知识的渴望来上课,抱歉,我对这门知识也不感兴趣。如果您伟大的话,您可以上。
Penetrate回复 @WU020828: 早晚要出问题,可以,那你跟这个社会说去。你可以去你的乌托邦追求你的不功利,不过,当你走进社会,不功利就等着被淘汰吧。
Penetrate回复 @WU020828: 你考个不及格,你看看保研给不给你名额,你看看好的导师要不要你。
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匿名用户 2025秋
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:没有
  • 难度:困难
  • 作业:很少
  • 给分:超好
  • 收获:没有

2025人工智能期末(模拟考试) 2.0.pdf

2025人工智能期末(模拟考试) 2.0 - 答案.pdf

需要模拟题的那个xd看这里


没学课本,做了一下模拟题,这课机器学习和深度学习加起来在他面前只能算新手难度啊

(最后修改于 3 9 复制链接
红领巾课本是自编讲义吗?
cotangent回复 @红领巾: 老师统一发了一本书,那个是课本吧?
mo1求一下模拟题
cotangent回复 @PB24010414: 1064016998
cotangent回复 @cotangent: 课程群号
mo1回复 @cotangent: 感谢🙏🙏
anan的对床求一下教材名称,以及请问还留有PPT之类的吗?下学期要修了😭感谢🙏
cotangent回复 @Chyy3250: 你可以加一下课程群,有ppt,教材是一本蓝白色的人工智能数学原理与算法
anan的对床OKOK🙏😍🥰
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匿名用户 2025秋

问一下这一门课的课程是怎么计算总评的啊🥹,谢谢🙏

0 1 复制链接
cotangent可以看看第一节课的ppt上有
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