第一届AI专业，很多课程都是第一次开课，老师和学生都在“摸着石头过河”。
好处是所学内容比较新，跟得上“潮流”，学习意愿比较强。
难处是教学资料相对欠缺，需要学的内容较多，难度较大。
大家经过一学期的共同努力，学到了不少知识。
整体效果还可以，存在的问题也不少，需要分析总结。
目录
教材及配套实验教材
神经网络与深度学习 (nndl.github.io)
教材
NNDL 知识点梳理
配套实验教材
邱老师与飞桨强强联手，设计的实验自然是比普通老师水平高很多。设计的例子与教材很贴合。2022年7月出版，2022年8月底实验课开始使用。太及时了~
实验教材配套有视频讲解和运行平台，便于自学。
神经网络与深度学习：案例与实践
NNDL实验 知识点梳理
教参推荐
《动手学深度学习》
知识体系
课程关联
DL学习与其他课程之间的关联要有一定认识。
孤立的知识点作用有限，构成知识网络才能事半功倍，发挥更大功效。
继续学习
本学期只讲了前七章，学了教材的一半，还剩下一半。
计划在NLP教学中讲一部分，欢迎喜欢NLP的小伙伴选课。剩下的内容就需要自学了。
学科前沿
State-of-the-Art（SOTA）的东西，就需要自己看论文啦。
将来想上研究生的话，提前锻炼这方面能力很有必要。
对复试有好处，将来上研究生也可以快速融入。
参加竞赛
人工智能领域赛事很多，可以了解一下。
参加竞赛可以提高动手能力，让所学东西真正落地。
对将来找工作有好处。
课程反馈
这个环节对老师来说是最重要的。
跟同学们交了作业，希望老师能点评一下的道理是一样的。如一位同学所说：没有反馈的作业越写越没劲。如果没有学生良性反馈，教师辛苦了一学期，可能只是感动了自己~
1. 知识体系
● NNDL与其它课程有哪些关联？
● 哪些知识点以前学过？在哪门课？是否感觉重复学习浪费时间？
2. 课程建议
理论课+实验课：教学内容、推进速度、讲授方法、课程难度、作业布置等方面。
● 收获了哪些新知识？
掌握到了什么程度？哪些知识点比较难理解？
● 实验有什么收获？
实验对理论学习有哪些帮助？直接用paddle做实验好，还是转pytorch好？
实验与理论的之间的关系非常密切。
● 学会了哪些新技能？
（例如：MarkDown、LaTeX、思维导图、编程工具等）
● 有哪些比较好的方面可以推广？
同学们慷慨的给予了很多表扬，这里就不列举了（受到表扬，自己偷偷开心下，今后继续保持）。
1. 比较集中的是“博客”作业方式。
多数同学感觉很“新奇”，督促自己更好的完成任务。
同时感觉写博客比写word累多了。
总的来说，过程是痛苦的，结果是美好的。
节选部分同学点评：
2. 表格打分
表格打分，第一次应用于2020春，整学期线上，老师和学生都很懵，都在摸索。
本学期线上课较多，再次启用了一下。
【2019-2020春学期】数据库 教学 期末总结
● 哪些不太好的地方需要改进？
吐槽时间到了，最让人紧张刺激也最具建设性。
同学们的点评：客观、真实、准确。必须认真接受、积极整改。
整改计划：
同学们的点评都很委婉，感受到了大家的善意。真心感谢。
部分点评如下：
3. 自我总结
一个学期挺快就过去了，同学们大多都取得了进步，希望同学们再接再厉。
推荐博客
本学期作业，参考以下博客内容整理即可，内容都没问题。
从同学们的博客中学习到了很多，期待更多精彩内容。
笼子里的薛定谔的博客_CSDN博客-DL实验,图像修复,图像分类领域博主
别被打脸的博客_CSDN博客-领域博主
刘先生TT的博客_CSDN博客-最优化方法领域博主
不是蒋承翰的博客_CSDN博客-领域博主
小鬼缠身、的博客_CSDN博客-领域博主
AI-2 刘子豪的博客_CSDN博客-领域博主
乳酸蔓越莓吐司的博客_CSDN博客-领域博主
三工修的博客_CSDN博客-[DL]神经网络与深度学习,[??]各种语言入门,[C++]数据结构领域博主
Jacobson Cui的博客_CSDN博客-神经网络与深度学习,《神经网络与深度学习》课后习题领域博主
HBU_fangerfang的博客_CSDN博客-神经网络与深度学习领域博主
真不想再学了的博客_CSDN博客-领域博主
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plum-blossom的博客_CSDN博客-NNDL实验,Tensorflow,Pytorch领域博主
weixin_51715088的博客_CSDN博客-领域博主
.星.的博客_CSDN博客-领域博主
辰 希的博客_CSDN博客-领域博主
Perfect(*^ω^*)的博客_CSDN博客-领域博主
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萐茀37的博客_CSDN博客-领域博主
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