学生感悟1

1.小班教学的教学方式与以往的大班教学不同，对于学生上课的状态要求更高。同时，对于课上知识点的讲解也更加详细与清晰，针对性更强。

2.在理论方面，这门课程详细介绍了机器学习各类算法，对于其中应用较为广泛的几种予以详细的推导讲解。

3.在实践方面，通过体验华为搭建的深度学习平台框架，详细进行了相关项目的实战训练，以动手的方式加深对各个算法的理解与掌握。

4.课堂上的PPT展示讲解环节是本门课程的特色，根据费曼学习法则，将自己已掌握的知识讲述给他人，是最好的学习方式之一，这不但能够锻炼我们输出有效信息的能力，更能够让我们在讲述的过程中查缺补漏，一旦发现自已在哪个方面理解存在模糊问题，不能够流畅通顺的讲解，这也就说明在这一块掌握的内容存在漏洞，需要加强学习。

学生感悟2

在本次课程中，我体验过了MindSpore，这种支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架让我在一些项目中的学习更加方便。也体验过ModelArts这种全流程服务的控制台操作，其中的功能包括为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助我快速创建和部署模型，实际操作了全周期AI工作流程。而在本次课程中，小班研讨的方式改变了以往大班上课的氛围，让我能够更加用心的投入到学习中，对于课程中的知识点的印象更加深刻，也增加了我参与实践的次数，方便我对于机器学习有更加深入的了解，而且对于不断接触到的华为的一些新的AI内容，让我耳目一新，对我接下来的学习和研究生生涯意义重大。

学生感悟3

这学期跟随郝老师学习了《机器学习》这门课，收获颇丰。不仅加强了对机器学习各个分支的了解，而且华为提供了很好的实践平台，增强了动手能力，切身体会了机器学习之美。郝老师授课幽默风趣，旁征博引，让课堂充满生气，助教师兄认真负责，耐心给我们解疑答惑，都让我获益良多。课程的研讨也让同学们有机会展示自己，美中不足之处在于大家的积极性略显欠缺。祝《机器学习》精品课程越办越好！

学生感悟4

1.学习和巩固了机器学习的基础理论知识；

2.了解学习了人工神经网络从产生到经过几次高潮和低谷再到发展壮大的过程；

3.学习了深度学习的发展历程，学习了每一阶段深度学习方法的思想以及根据前一个方法的缺点和局限性发展出来的另一阶段的新方法，对机器学习从初期到现在的前沿有了一个清晰和系统的了解和学习，对自己后面的学习很有帮助；

4.利用华为的mindspore、ascend910、310和华为云modelarts资源对多个算法进行了实践，亲身体验到了华为新平台和框架的强大。

学生感悟5

通过机器学习课程的学习，我对机器学习的许多经典算法有了更为深刻的认识，如线性分类器、SVM、随机森林、人工神经网络等等，也了解了一些机器学习的前沿方向，如卷积神经网络、NLP、Transformers。同时也体验到了华为的一站式平台的强大和便利之处。本次课程印象最为深刻的是丰富的课堂讨论和上台汇报，虽然课前和课程期间有些许压力，但是收获颇丰。能体会到老师和助教师兄在这门课程上都花费了大量的时间和精力，感谢老师和助教师兄的辛苦付出。