上课学不到什么东西，但是最后给分还行，实验也能学到一点东西吧 >>更多

奶的奶死，旱的旱死是吧？向下调分是吧，怪自己硬实力不够啊。 >>更多

讲课作业实验都很靠谱．不过目的是想要在这门课上了解比较新的人lian工dan智fang能fa的同学还是三思吧，因为讲的是比较经典传统的人工智能内容（搜索，逻辑，概率论，还有贝叶斯方法，决策树，回归，SVM等一些明显能找到数学上解释的方法），教材是＂人工智能：一种现代方法＂．翻一下目录就能大致判断这门 >>更多

给徐老师一个大大的赞！她是我来科大三年见过的最有知性美，着装风格最得体的老师了，上她的课简直是一种享受。课程包括每周的讲课，基本每周都有的作业，两次实验和最后的期末考试。她课上的很好，作业如果认真学的话很简单；实验一次是22数码问题和n皇后问题，还一次是用python实现三种方法的垃圾邮件检测（期末 >>更多

吉老师人挺不错的，上课补充了不少内容，最后尽管没有作为考试内容但是确实开阔了视野，这门课还是学到了不少东西的，建议学院增加Learning部分的比例，或者单独开一门机器学习课程，AI大热的当下课程设置也需要与时俱进 >>更多

其他院的来水一水。课是不可能听的，只有靠自己看书才能维持生活的样子。。。吐槽第二个实验，写这么多不如让我们直接学一下怎么调包好了，反正算法也不难。期末感觉自己考的还行，但是总评出来只有74（为什么计院的课都没有查卷环节啊）只好安慰自己这是拿gpa涨点见识了。 >>更多

老师讲得感觉还不错，但我个人没把握好度，以为水水就过去了，所以卷面分倒数几名:(，没想到大家考得都那么高，不得不做第二个实验。感觉我太浪了，试卷其实不难，又是开卷，奈何我打印的PPT，缩放过头了，看不清，又没有教材，于是alpha-beta剪枝那题直接寄，还有好几道大题也扣分严重。此外，由于当时比较 >>更多

两个班授课内容严重不一致，复习极为痛苦。这门课严格来讲有两个老师，前半部分的搜索是由李金龙老师来讲，后半部分的ML才是王上飞老师讲。李金龙老师上课用的是他给研究生上课时用的PPT，但是本科生阅读完全没有问题，而且李金龙老师上课非常风趣幽默，富有激情，也会扯一些搜索方面的竞赛、实验室的研究方向等。 王 >>更多

课程感觉偏介绍，只是让你大概知道人工智能是做什么，但还没有入门，课程内容很丰富，但都是点到为止，今年考试是隔壁班出的（和往年卷差别很大，估计是怕大家押题）。lab1很简单（有手就行）；lab2有一定难度，第一部分是对上课所讲重点内容的复现，算法大同小异网上都能找到参考，第二部分有难度，需要自学一些东 >>更多

徐老师讲课可以说是至少是我听过的最好的几个老师之一，ppt英文但是做的也挺好。考试开卷，实验一是隔壁班出的，显得比较简单；实验二本班助教出的，和实验一不是一个级别，据说满分的只有几个人。。。。并且实验应该是原创的。总体来看，应该是有调分的，推荐 >>更多