今年感觉很卷，出分再评出分，签到全到，比赛总排名十多名，4.0，但感觉今年还是比较卷，比赛炼丹没少用gpu时，榜上感觉还有好几组排名更高的同学😇。 >>更多

这学期这个课感觉比较卷老师一直点名一直点名一直点名占个坑等后续呜呜呜错过一次点名，个人感觉调研和比赛是average的水平；最终也是只拿了3.3；确实也是自己没用心吧，哎点名是真多！ >>更多

26-2-23 出分在上台分享调研报告+没有缺签到的情况下，4.0。总结一下就是，最后的比赛（以及排名成绩）应该对给分影响大于调研报告。总体而言是不错的课，推荐选。试图在8min之内塞下一万个模型，结果汇报超时了，带恶人实锤了（）更多细节期末月之后再更）什么？原来大家都超时了，那没事了（罪恶感-0. >>更多

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比较适合大四却缺少学分的，2学分到账。 >>更多

整个学期都由黄老师讲课，黄老师讲课特别有激情，讲课内容也很丰富，会根据学生情况调整讲课内容。作业：一共有2个作业，一个是调研报告，要求写至少4页，一个是实验报告。调研报告自选方向，读论文。实验报告的话，老师给提供建议选择的实验比赛，可2人组队，主要强调实验思考及其优化的过程，不过分在意实验结果，最后 >>更多

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黄老师讲课很有激情，而且讲的时候经常能结合实际应用来谈数据科学的各个方面，不论是信智人还是其他专业想了解交叉方面的都有收获。不过毕竟是一门导论性质的课程，很多东西只是浅尝辄止，不会深入讲解。一次调研报告，自由选题，只要是和机器学习/数据科学相关的都可以，建议找一些交叉应用或者是前沿热门方向，比如大模 >>更多

这门课虽然挂了两个老师的名字，但实际上陈老师只在第一节课上讲了些绪论性质的内容，主要还是由黄老师负责授课。讲课以 PPT 为主，PPT 可以在 课程主页 上下载。个人觉得黄老师讲课还可以，就是有个口癖在说到新名词时会重复一遍，感觉有些怪。课程内容上，除了一开始的绪论，之后就是按照拿到数据之后进行分析 >>更多

都快过年了，怎么还不出分，是我的教务系统坏了吗:p 为啥课程群还全员禁言了 >>更多