大课内容比较无聊，前半学期主要在讲伦理问题本身，后半学期讲CS领域中的一些伦理问题（例如bias/toxic content) 讲得非常浅，也没有涉及核心的算法。lab课没有内容，有Assignment发布会在lab上简单介绍。大课和lab都有签到，最后会酌情waive掉1到2次，总共占10分。As >>more

涵盖了nlp的大部分基本领域，前小半个学期在讲传统nlp的技术(前transformers时代)，之后就包括了transformers+LLM的内容，对于小白入门还是可以的。lab课是关于lecture的practice，难度不大，会给详细的notebook参考。lecture签到5分，lab签到5 >>more

大课讲课依托。一会中文一会英文，云里雾里。slides也是依托，逻辑性并不强（可能和讲课风格有关）。建议自己上网了解各种设计模式。project工程量巨大，建议早早开始学必备的skills&开始写，不然后期会很忙（尤其和其他课的ddl挤在一起）。basic requirement只有75%，剩下25 >>more

计网基本按照top-down-approach来介绍每一层架构的协议和实现原理。23春没有国际生，李老师用中文授课，讲得也很细致很清楚。实验课和理论课基本没什么关系，前半学期主要是用python写一些程序/各种commandline的操作/wireshark抓包等内容。后半学期主要是用GUI的软件模 >>more

王老师人特别好，和同学说话非常耐心。上课内容还挺有意思的，针对各个创业模式都有很多的案例来介绍。平时没有任何作业，偶尔会有课上的小组讨论和写一些自己对某些案例的想法，很轻松。期末是16周的堂上闭卷考试，内容和课上讲过的例子相近，都是主观题，多写些内容和观点就好，最后给分也很好。 >>more

老师专业知识很强，如果对语音（发音，生理构造等内容）感兴趣的话应该收获会很大。整个学期workload为出勤 + 一个10人小组的pre + 期末2000字报告。因为是P/F，完成质量并没有很高，大概只要认真做了就行。比起一些事情多 给分还低的人文课应该算友好了。 >>more

为了和yu++看齐（maybe），这学期workload大概是lecture quiz 16 + lab practice 16 + Assignment 5 + Midterm OJ + team project * 1 + Final exam。 quiz只能盯着一坨代码人肉编译/拼手速手敲/G >>more