吉老师的授课风格轻松有趣，经常扯的很远。不过溜号一会再回来基本就听不懂了，所以本学期干脆没咋听，全程自学。作业不多，难度不大，看看书就行。实验有两个，第一个是A星和CSP，第二个是学习，实验量比较大，强烈不建议拖到DDL前几天再写。考试开卷，可以带任何纸质材料，由于没有布置学习部分的作业，所以这部分 >>更多

吉老师真的太奶了，人工智能，你是我的神！ >>更多

总体来说这门课可以用中规中矩来形容，感觉没有什么特别值得吐槽的地方，但是亮点也不足。先说说这门课比较好的地方：上课内容比较基础，也没有那么宽泛，这对于未来不做AI、大数据等方向的同学来说是好事。老师讲课比较认真，ppt和作业也基本包含了要(kao)点，这能给不少同学减轻压力。但是这门课不足的地方也比 >>更多

老师人确实不错，上课充满激情。但说句实话，课讲得一般，尤其是很多知识点都讲得不清不楚。课程实验量大，也没什么指导，就是嗯写。 >>更多

感觉老师讲的重点不够突出，有点大水漫灌的感觉，所以上课完全不如自学 >>更多

不知道为什么评分这么高。这里讲讲这门课体验差的地方：上课：一上课基本都是低头在那里照着PPT讲，好无聊，到后面learning部分才有自己的板书。作业：除去learning部分，其它部分布置的作业基本就是把学生当作人肉计算机了，写作业写到头皮发麻。实验：第二个实验大概是延续了一贯的风格：要求多，期末 >>更多

相比另一个班多介绍了SAT问题、知识表示、语义网络、planning、MDP、机器学习的PAC learnable理论、强化学习、概率机器人等内容；少讲了logistic regression；此外还会介绍一些蛮有意思的创业故事。内容比较多，所以每个方面都浅尝辄止，这门课的内容也只是提供一个索引，适 >>更多

考完了，我是废物，，，， >>更多

// 老师人很好，上课喜欢延伸、科（chui）普（niu），明确表示不会点名（旷课党的福音！每节课都在bb上有回放，不用担心错过什么考试重点// 作业全是课后原题，可以轻松的找到英文答案 and 往年作业（重复度极高）。但是今年吉老师一道learning的作业也没有布置，期末考试却出了不少，导致有些 >>更多

严重同意各位说的“这门课没有往届说的那么好”的观点。槽点如下：上课纯念PPT，且后面讲到SVM的时候速度略快，导致听的比较迷糊（心理上的和生理上的都有）。助教不负责任。一次发完作业之后在群里发公告说批的有问题，答案不是A，应该是B。后来有人与助教argue，最后确定答案是C。实验难度较大，尤其是实验 >>更多