人工智能基础（A）¶

任课教师：朱朝阳
学分：2.0
成绩：94 / 4.8
学期：2025-2026 春夏学期

分数构成¶

课堂考勤：5%
平时作业：10%
阶段测试（含期中）：20%（对AI开卷且题量不大，所以基本没有难度）
实验作业：25%（6个小lab占15%，大作业占10%）
期末：40%（闭卷）
依据课堂活跃度、大作业难度质量、参加AI项目等情况可以有上限5分的加分。

是否点名¶

会在阶段测试时顺便点，会提前说。老师不反对听智云。“你们每节课三五个不来，我也看不出来，只要别商量好哪节课一半人不来就行。”

课程总结与建议 & 教师评价¶

大概听了前两周的课，然后就再也没有听过。

去 98 搜索能找到很多对这门课的批评，蜻蜓点水，过度广而不深，lab 的难度又基本没有办法理解，加上老师也支持我们 Vibe Coding 善用 AI，导致最终的复习基本也变成了纯背诵，课本也没有看，就是对着老师最后一节课的复习 PPT 和 98 上的资料定向复习。

虽然开学前看前辈评价似乎 lab 难度会比较痛苦，但半年过去随着 AI 的发展不管是平时的 lab 还是大作业因为有 Claude 的帮助所以基本不需要我做任何理解性的事情，当时用的还是 Opus 4.6，应付这门课就已经完全足矣，也把这门课基本变成了一门半水课。

大作业的立意是让 Github 上一些有用的项目能够大众化，上场 pre 被追问与 README 的差异点，打动老师的点大概是“README 很多是英语写的，而很多同学一看见英文就懒得研究了”，虽然因为期末周被各种 ddl 折磨所以基本的大框架是在一天内匆匆搭出来的，实际效果做的非常简陋，但大概是发心被认可，再加上作为组长我基本主导了整个项目，最后的分数应该也还不错。

不过有一说一，做这个大作业让我拥有了自己的阿里云服务器，学会了用 AutoDL，学会了用服务器地址做域名搭网站，这些技能反而是比较普适性的。

朱朝阳老师人还是很不错的，一方面是教材的编者，一方面也参与了不少未来学习中心的运营工作。对考勤的要求也非常松，根据老师的说法我们班最终的成绩在所有班级中也相对比较靠前。总之还比较推荐。