问题定义
研究对象、假设、评价指标、范围和贡献。
大三 · 大三下 · COURSE NOTES
人工智能研究实践
把研究问题、文献、实验、证据和复现组织成完整的小型研究流程。
已建立课程知识框架Markdown 10 · PDF 19 · 演示文稿 4 · Word 1
说明：本页是根据课程主题和常见教学结构整理的公开知识框架，不等同于任课教师的正式教学大纲。原始课件、作业、报告、文件名和提交信息均不公开。
学习目标
- 把宽泛兴趣收敛为可检验问题
- 建立基线与可复现实验
- 用证据而非演示效果支持结论
知识地图
文献阅读
问题、方法、数据、结果、局限和可复现线索。
实验设计
基线、变量控制、数据划分、消融和统计比较。
实现与记录
环境、版本、随机种子、配置、日志和产物。
论证与表达
结果、误差、失败案例、局限和下一步。
建议的笔记整理方式
- 目标与约束：任务、完成标准、安全边界和资源限制。
- 步骤与参数：记录可复现流程，而不只写“完成了什么”。
- 观察与结果：原始现象、测量结果、异常和证据。
- 复盘与改进：差距、根因、下一次具体调整。
最小复习清单
- [ ] 能不看资料解释“问题定义”的核心问题。
- [ ] 能不看资料解释“文献阅读”的核心问题。
- [ ] 能不看资料解释“实验设计”的核心问题。
- [ ] 能不看资料解释“实现与记录”的核心问题。
- [ ] 能不看资料解释“论证与表达”的核心问题。
本地资料状态
- 文档类型统计：Markdown 10 · PDF 19 · 演示文稿 4 · Word 1。
- 统计仅用于判断整理进度；不公开文件名、作者、学号、联系方式、本机路径或作业提交内容。
- 后续只把经过人工复核的概念总结、实验复盘和原创笔记加入本页。