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南理工计算机学院研究生课程的评价和反思(研一上)

 
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机器学习(英文):很坑,课程安排不合理。应该把5/6的时间用于讲各种模型,1/6的时间用于展示,否则根本学不到啥东西。容量方面差太多了,svm,决策树,gmm 根本就没讲到。

 

数据挖掘:大作业不能用python很恶心。缺少工程方面的讲解。其他还好。

 

人工智能:过度拘泥于课本,讲了一些曾经有用但现在被推翻的东西。讲了强化学习的模型的很多侧面,但不成体系,看完之后并不能亲手做一个强化学习项目。

 

神经计算:讲了微分流形,这玩意儿不属于神经网络,难以理解,效果还没rbm好。其它还好。

 

形式语言:缺少工程方面的讲解,比如说fsm怎么用于json解析。其他还好。

 

软件保护:只讲了制度上的保护,没有讲技术层面的(比如加固和逆向什么的)。

 

信息安全导论:完全是讲前沿,读论文,没有任何导论的意思。另外缺乏ctf题这种实践。

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