南理工计算机学院研究生课程的评价和反思（研一上）

Posted 2020-10-25

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。