Berkeley CS188
課程：COMP3211 [原課號：COMP221]
作者：sguoad [13级 CIVL]
創建於：2017-06-02 14:50:36
更新於：2017-06-02 14:52:48
課程：COMP3211 [原課號：COMP221]
作者：sguoad [13级 CIVL]
創建於：2017-06-02 14:50:36
更新於：2017-06-02 14:52:48
課程時間：2017年春季
授課教授：SONG Yangqiu
我覺得教授 人还不错，英语有待提高
這門課的Grade：一般
这门课的prerequisite：comp2011 (excuse 咪？)
notes原封不动照搬伯克利的cs188, 难度不小。（有关logic的部分是搬自standford的cs221)。总体来说内容还是挺丰富的，然而professor英语比较坑，notes也是搬来的，//所以讲的窝不太懂？
homework和project没照搬，然而难度和质量差了一个档次，人家那边是每章都有homework，在线作业，跟我们这边的math差不多，无限次交，做对就行。我们这边是总共4份纸质作业，要改对错，题量小，分值巨大（每份占10%），因此直接后果就是大家都会互相对答案，每份平均分达到9%。人家那边的project有5个（search*2,reinforcement learning,markov model,classification)，而且比较好玩，还有小比赛，比谁的算法更optimal之类的。然而这边只有两个，一个是individual的（10%），给几个graph/tree然后用几个search算法按顺序return从数据结构里pop out的nodes。一个是group的（20%），从给定的几个topics里选一个做，要交report，给分迷。无midterm，final占30%。
给龟真的很坑，absolute grading。97%以上才有A+,94% 以上A, 90%以上A- ，前面的东西稍微失误一点就基本没A+了，//final考满分可能还有点希望。
虽然给龟坑，但教授人还是挺好的，我之前有份homework交错了，然后得了0分，我跟professor发了邮件解释了一下，然后他就accept了。虽然最后那份只能让我得90%的分，但已经很不错了。
伯克利的cs188有notes，有视频，有作业&答案，有project skeleton，pastpaper&答案，在下强力推荐。如果有同学对ai感兴趣而且比较自觉的话的话就移步cs188吧，上3211作甚？这边给个链接：http://ai.berkeley.edu/home.html
//另外强力推荐伯克利的cs294(deep reinforcement learning)，跟cs188一样资源丰富，这边也给个链接：http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/#related-materials
//话说我这个学期为什么一直在自己学校上别人家的网课？迷。
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