河海大学人工智能专业课程实验的分析评价，以及对于不同老师的解析与个人观点
主要以本人混日子的视角诠释，但是也结合了几位22/23/24保研水平同学的观点和回忆，以求更契合不同读者的需求，也希望对您有帮助的话，可以得到您的⭐
作者：🍊💴，其他提供帮助的人：舍友o，23届sdz,xlz,wy同学，24届名字忘了的同学
2025/7/16 第一次修改，修改了部分老师的评分，以及补充了小学期课程，以契合新培养方案，同时引入了一部分课的点名系统，如果课程带🖊就是写一张纸上点名，其他点名情况我会直接写出来。
！！2024年智能院换了新的培养方案，文中部分科目描述未必和2024以后的课程完全相同。 因为我是可怜的转批，所以要补修不少2024新培养方案的课，以下全部根据我的个人体验和一些保批提供的情报，写于实习摸鱼中，所以难免有疏忽（甚至发现了两个错别字......） 如果2025年发生改变，欢迎提出意见修改，或是如果需要一些课程资料往年卷和详细情报，请联系 🐧qq：2233677682
如果你是大一的看到这个文章，或者你想转专业到智能院 ！！快跑，能转专业去计算机就去计算机！！ 智能院是披着人工智能皮的机器人和自动化，408是学不全的，上课的（部分）老登是以前的二本校区时候招进来的，api怎么用是不教的， 去实习结果发现mentor让干的活学校一点没教类似的知识点（mentor评价：这不是自动化吗？） 当然你可以合理的摸鱼，学习一些真正有用的东西或者权力408和高数，别盲目听老逼登吹牛逼就行。 而且还在纯粹的郊区做着90年代的降智早八实验并且老登做实验前一个字不讲，然后验收的时候问：写代码怎么能用人工智能呢，你要知道原理！（但是实际上是这哥们啥都不会，所以如果你啥都不会 !实验一定要最后去验收! ）
下面开始讨论课程，这里只谈专业课
人工智能导论：应该是写个论文，随便写写就90.
程序设计基础/实践：不点名但是上课限时作业,会要求带电脑去上课，这里插入第一个对老师的评价，童晶：⭐⭐⭐⭐，是智能系主任，要求相对严格，上课认真有用，人也挺好的，出分很快，有真才实学（只要他的验收你别用网上现成的还不懂原理，当然也不会挂你但是会给的特别低） 特点是课程任务导向，和游戏相结合，每节课会让你带电脑交作业，最后考试也是机房上机，考题是几道填空和几道编程（当然你不上机也可以，我补修的时候纯默写也80多），实践课是用c做游戏写个报告，做的好90，网上抄一个可能六七十吧。
数字图像处理：学的基础图像概念和一些图像处理方法（会考膨胀和腐蚀的数学公式表达，要背一下），难度不高,题型是选择填空计算，大部分都是作业题，把作业认真做了就行，他会在作业做完给你标准答案，我考前看了一眼，最后得分80+
🖊数字图像实践：目测是作业题中用cv的延申，建议多用ai解决问题。
电子工艺实习：就是电路基础焊板子，实在不行靠好兄弟帮忙即可，实验报告好好写应该保底85的。
数电：没上过，据保研哥描述是讲的是逻辑电路 就是各种寄存器以及一些与非关系，考的寄存器 以及 与非的逻辑运算 ，老师人很好给分很高。
离散数学：这里是第二个老师的评价，吴铭：⭐⭐⭐⭐⭐，点名是点一下签到，上课很佛，人也很佛，考试前会给个大纲，记得多看概念，他很喜欢考概念，给分相当高，基本上不挂人，离散本身很难，但是智能院吴铭出的相对简单，期中考了可以复盘一下，基本上期末还会出类似的题目。
数据结构：第三个评价：吴云燕：⭐，卷子出的幽默感都很强，挂科率20%+，有点mean，祝你们好运吧，教我的老师已经不教数据结构了......
从这个学期开始有选修课了，我会给你分析一下选修课哪个最好，当然你如果喜欢可以选你喜欢的，不过最好不要有任何期待哦😀 首先分析选修课，如果是童晶老师的选修课，统一为上课学技术然后最后要提交大作业并验收拷打，如果你想学东西可以选，如果你想混我建议还是选其他的吧。
❤本学期第一推荐的选修课❤ :🖊面向对象,上课是签到式点名，作业ai一下就行，考试开卷而且会给范围，你ai出来贴课本上就行，随便90
❗不推荐任何硬件的课，都不怎么样❗
算法：童晶教的，具体就是写基础的洛谷题，考试是40概念60中低难度算法洛谷原题上机，建议认真刷题（实在不行和我当时一样背诵也有75）
🖊计算机组成原理：第四个老师评价，周小芹：⭐⭐⭐⭐⭐，有点更年期,上课念ppt吹水之类的，人比较负责（对于作业的要求），实验课验收有点一言难尽，对于她我建议实验课拖到快下课去验收，会不为难你，7/16add，但是给分真的非常高啊啊，而且实际上也没有怎么为难你，和她聊聊天有时候实验不用验收都给过了，必须五星好评，这门课本身很难但是被压缩成两个学分，所以很多事情一言难尽，考试考了，二进制的运算总线 ，cpu和gpu的设计，运算方法 存储结构，也要多看看概念（智能院传统艺能概念默写）。
人工智能概论：默写概念，默写概念，算一些基础的神经网络还有损失率和熵之类的
模式识别：偶尔点名，第五个老师评价 李晓东：⭐⭐⭐中规中矩，给分一般，考试选填计算，考的有点刁钻而且给分一般。
创新创业之类的课就是做ppt写申报书模拟比赛，随便水水即可。
如果有个小学期叫人工智能讲座，就是听讲座写报告，没啥营养建议全ai解决问题。
这个学期选修课很多，首先 ❤本学期第一推荐的选修课❤ ：计算机图形学，开卷考，实验是生成一个圆就可以，给分随便90，偶尔点名。
☁本学期相对推荐的选修课☁：1.计算方法，就是背公式然后计算器用公式做题，主要是东西小多而且我讨厌数学，2.控制工程基础，据说还行，3.操作系统：不点名，考的就是概念之类的，题目简单，但是学不到考408需要的那么深给分也一般。
❗不推荐任何硬件的课❗，同时也不推荐数据库，数据库老登喜欢下课拖堂10分钟做题，而且考试题很多给分也相对一般。
神经网络与深度学习：偶尔点名，spf不点njj喜欢点，就是听spf和njj给你吹水介绍，最后也没有考试，是在最后两周去智能院大楼的实验室（你肯定不会喜欢这个地方的），我们当时是做了一个som一个dp还有一个yolo，然后写实验报告提交就行，给分非常随机，舍友a写了57面却比舍友b写了不到十五面的分还低了不少......，大概就是80多一点这样。经过调研，得高分的一般是做出了可视化，可以给他要求的代码功能加入相对精美的可视化并放到实验报告中，然后实验报告不要太长和有太多概念。
🖊神经网络与深度学习实践：这个课一个老师负责一个班，所以插入第六，七，八，九个老师评价：
倪建军：⭐⭐上课吹牛皮，然后验收自己都没了解过就问出一些降智问题，给分更是稀巴烂，49结尾习以为常，事还巨几把多。
史朋飞：⭐⭐⭐⭐虽然说今年有很多强制买书和人消失的反馈，但我还是觉得（除了长得有点吓人）其实是个非常好的人，起码不会给74这种私募分数，甚至会给毕设带的学生报销车费和打印论文费用，验收最佛系的一个，给分也相当好看。
张卓：⭐⭐⭐：主要特色是喜欢迟到还有打电话拖时间，验收是典型的虎头蛇尾（所以你懂的，快下课了再验收就可以轻松通过），给分属于中规中矩，大概就是低难度70左右中难度80多高难度不评优88。
金纪东：⭐⭐⭐⭐：感觉还行，验收时也不会问很难的问题，给分尚可。
对于选题建议要么低要么高，别选中难度，中难度要买他们的课本然后对上面的方法进行改进（很蠢），低难度随便用网上的就行，高难度是复现小论文，实际上难度低于中难度，而且给分也很高（实在不行灵活转其他难度） 如果你想满绩就需要评优（被拷打），所以需要提前规划。
机器学习（项目式）：偶尔点名，插入第十，十一个老师的评价：
张传一：⭐⭐⭐⭐⭐神中神，27博士毕业四篇a，29岁硕导博士的含金量，上课一看就很屌，给分也很高，说话很佛点名也会提前群里通知
蒋俊峰：⭐⭐⭐⭐比较喜欢吹牛逼，搞的是医学，但是人和给分都还行，选修课我全ai实验报告给了84（可能他想选修课卡绩点😄）
这门课是智能院最有质量的课了，每一章对应一个实验，最后考试和实验报告+点名应该是五五开，实验报告你不想做也可以print结果（或者kaggle用别人现成的），考试前会发个考点+例题，最后有英文翻译概念默写和小作文捞人，随便85+。
数据挖掘：应该是吴铭上的大课，具体就是讲的数据挖掘，点名宽松，基本上是点一下签到，最后要提交一个大作业算平时分，考试题型是选择，概念默写（他真的很爱概念默写），基础的knn还有几个计算，最后一道题是id3决策树计算以及区分不同类型的数据（不过笔者不会这个也给了85）。给分很高，随便就85了
信号与系统：这课非常私募，不怎么点名，没学过复变之类的硬开（私募智能院），好消息是以后智能也要学了哈哈哈哈哈哈，笔者当时补修喜提三天三连考也是挂科了，建议把作业和习题课上面的题目多做，据保研哥描述80+其实不难。今年智能是cpy教，止咳老师我不认识，最后一节课记得去，她会一张纸登记来的人名字然后给加平时分。
机器学习实践：就是一些很基础的题目，高难度是服务外包题目改一下让你做，最后验收也就随便问几个算法比如随机森林之类的，难度很低。
linux：新开的，我没学过
这个学期选修课很多，要考试的课我都没选也不推荐，尤其是wyy的早八这种一看就很不妙的
❤本学期最推荐的选修课❤ ：🖊水下机器人，!唯!一!真!神!，上课主要是做ppt然后念ppt就行，点名签个字就可以开溜，一共八周的课三周都不用去，课后实验也很水（我整理了答案，可以加q获取，随便99），最后结课ai一个ppt和论文即可，给了99，老师人也很好，要推荐信给的非常爽快。专家系统，有两个男生，秃顶男会点名，cpy不点，插入第12个老师的评价，陈培垠：⭐⭐⭐⭐⭐⭐，漂亮的大姐姐，人很温柔，上课也很有意思，而且给分很高，专家系统就是上课讲讲专家系统，最后写一个专家系统做一个ppt汇报再随便写个实验报告就行，没什么难度，给分一律85。
☁本学期相对推荐的选修课☁ ：ai医学影像：上课偶尔点名，但是只要你第一次点名以后就不会点你，最后是提交一个报告（但是内容不少，有8个实验而且每个都很多东西），当然可以直接全部ai做，只要有几个图片（不一定要是自己的，你懂的）就给80+。
☁本学期一般的选修课☁ ：童老师的ai游戏开发，主要是学unity，缺点是早八而且验收拷打，要认真做大作业有点痛苦。
智能机器人：位置签到，也是幽默至极的课，学了不知道有毛用，上课大部分人都在408，考试是开卷，给分很幽默，疑似大家都是83，课本建议拼多多买10块钱的，不需要打印ppt。 插入第13个老师的评价：顾杨：⭐⭐⭐⭐⭐，表情包用的很可爱，人挺好的，后半段是njj上，不敢评价。
智能机器人实践：位置签到，就是让你用ros做个东西，难度有梯度可以选，参加了一个比赛的可以85免修。
计算机系统实践：不点名，你要是想过最后一个星期去都可以，做出来7个就85，8个满绩，非常折磨的课，90年代实验的经典之作，笔者也是被折磨惨了，任务就是做八个实验，然后有一部分和之前的计组实验重合，最后验收要拷打原理非常私募，建议快下课了验收，会只听你讲完就放你走，也可以加我qq获取实验报告（顺带一提板子烧好了就可以多个人用了，你懂的，她不看你怎么做出来的）
🖊人工智能课设:就是让你用一个人工智能实验箱里面的机械臂实现功能，按照教程之类的做就行，高难度做出来然后答辩念一下ppt就是90。
我还没大四，大四的内容等我大四了再更 2025/7/13
我上课的时间基本上都在实习，但是最后结课得分也都还可以。
❤本学期最推荐的选修课❤ ：情感计算，上课不一定要到，结课的时候是三个人组队汇报，汇报了就给过，然后做的好就给95，并且cpy老师会给做的最好的同学小礼物，还是很友好的。
❤本学期还可以的选修课❤ ：nlp，顾杨上课要做东西然后提交，当然你也可以什么都不干然后只交个论文，那么就是70多分。
人工智能的工程伦理：就是上课讲没什么营养的东西，然后他会点名（但是不在疑似不影响得分），最后是交个论文，建议用latex写，我写的比较好所以是91，舍友是88.
生成式人工智能：上课讲的就是不同的生成式人工智能，结课是做一个主题的aigc，比较讨厌的点是他的组队是按照学号随机分配，所以很折磨，然后给分的时候，主要看的是一个组的表现，结课答辩会点你起来回答一下课程和你做的项目的相关问题（即使你答不上来但是只要你们组做的很完美,那就是满绩，当然只要去了就不会挂科），如果组是随便ai的那大概就是七八十，反正会压力但是不会很为难。
人工智能社会实践：就是让你做个人工智能落地答辩，可以找我要现成的实习落地资料。你只要能做出一个可以运行的落地项目就可以过，组队三个人只需要写一份报告，属于是彻底开摆了。
认知实习：参观金坛工厂之类的，也不点名，可以请假不去，最后会给一个给你写了50%的报告，直接用ai补全另外的50%即可。
关于毕业设计：主要有rl，无人机，ros，深度学习，机器学习，cv等方面，如果你想混我相当推荐吕嘉，景雪琴（什么手写数字识别是真的水到家了），如果你想认真做可以考虑你的大创导师/cpy，gy，wm，lxf之类的，当然考研的最好11月就选吕老师和jxq老师。
2026/1/14 这是一段关于就业的介绍，如果你不是准备考研的，不管是准备就业，保研又或者是出国/境读研，都可以考虑一下在大三暑假或者大四的寒假找个实习，面对大部分都是llm和agent的就业形势，学校教的并不能完美的符合就业的需求，最好能够根据你自己做过的东西先做一个简历，然后海投找个过得去的实习，实习的体验和在学校的体验还是很不同的，明显的有感觉自己做了些有用的东西，还能丰富自己的履历之类的。目前我实习过的两家公司体验也是明显不一样的，第一家是做cv和多模态的，主要是设计商业场景下的分析agent落地，特点是有很多数据要测试和检查，也会有一些明显的dirtywork，但是多模态，cv的就业面相当广，想就业可以获得许多发散性的选择，所以如果你真的大四发现自己只是学了学校的东西，那cv会是个非常不错的选择。第二家是个证券公司，特点是严格按照债券市场的交易时间上班，然后早上8点半上班下午五点下班，mt并不会给你很多dirtywork，当然工资也不如多模态高，但是胜在清闲，我现在就是在上班完全没事干的情况下写的这些，不过看了一下智能院的就业报告，金融的就业去向属于是明显的不妙，也可能是学校根本没有这方面的资源。