出分慢给分偏随机，最后一堂课抢提问令人忍俊不禁。实验本身倒是比隔壁原理与实践好多了，至少不是用AI生成一篇不知所云的文档🤣🤣🤣 >>更多

勾式给分，实验、竞赛、报告全部认真完成，喜提3.3不过现在这个时间点gpa确实不太重要了，反思自己这几年把太多精力放到这上面了。总的来说，这门课确实能学到很多东西，可能课程设计上比其他学校的DL还有差距等等，但在科大里这也许是我作为cs本科生接触的第一个充分广泛学习AI/ML/DL的课程了。现在的培 >>更多

在科大的培养方案中 ai不可多得的好课了 >>更多

鼠了 （凑十个字，凑十个字） >>更多

有点名，频率大概从期中后开始一周/两周一次大三下学期体验最好的实验课，没有期末考试实验布置循循善诱，内容涉及也从传统到热点从FFN到GCN再到LLM动手去做确实能学到不少东西就是实验报告有点折磨，同时卡需要自己去自费租，其他没啥缺点吧这门课能早修就早修放眼各个领域的科研热点早都已经是深度学习的天下了 >>更多

本人本科阶段最后一门需要在意绩点的课程，想想还是来评个课吧。 点名3~4次，四个实验（MLP，CNN，GCN，大模型微调），一个课程竞赛（团队项目），一篇论文阅读报告，一条课程反馈建议（只要你愿意提供至少一条建议，就白给2分），大概就这些事情吧。 除了第四个实验大模型微调会提供免费的计算资源以外，其 >>更多

虽然优秀率突破50，但给分基本和竞赛成绩挂钩，对入门小白及其不友好。 >>更多

感觉平均分好像有点爆 别向下调 球球了8.8更新 终于出分了 只向下调了一点点(92 → 90) 可以赞美 >>更多

出分无敌慢（2025/7/29还没出，本学期最慢的一门，但是似乎各部分评分早就搞完了），实验检查的时候会问一些问题，答不上来会扣分（我就是被扣分的那个），而且这门课大家的分数普遍应该都很高，最后估计会向下调分。 整体实验安排感觉还行，由易到难、由浅入深，且实验资源消耗比隔壁深度学习原理与实践要小非常 >>更多

给分属于是比我的预期最好还要好了… 先表达一下震惊，稍后补充完整评课。 本学期的成绩构成是：五次小实验、一次大作业（选个比赛参加并写报告）、三次课堂小测 看了看大家的评课，个人猜测给分主要看最终大作业 报告的完成度，并参考到课率。（本人三次小测来两次，队友没来过，最后差两分，队友惨遭卡绩。）于是，虽 >>更多