我个人还是挺喜欢Wei Wang的上课风格的， 他个人能力的确很突出， 对所要教授的内容理解十分到位。 最明显看出这一点的就是， 即便是用英文讲课， 但他还是能把知识解释的很清楚， 方便学生理解， 但却是有碍于英文表达能力， 可能没办法很准确和简洁的把话说完， 所以可能需要学生跟着他的课去反复听几遍。
而且相比有些课老师对着PPT硬怼， Wei Wang能够在里面加入很多自己的理解， 听起来会给你不一样的感受， 也给你多一个理解知识的思路， 假如都是对着PPT念词， 那还要老师上课干啥。
还有6714这门课内容其实挺丰富的， 上完后能对在引入deep learning以前的nlp有一些了解， 但他本人也说了， 希望能够把6714改成更接近现在的nlp， 所以课程也在慢慢变好， 后面再上的同学应该能学到更多的知识。
但即便是还在改进的课， 里面干货也非常多。。 如果对nlp有兴趣， 或者想从事相关工作， 或者想读他的phd， 都很建议去上一下这个课， 也可以提前了解Wei Wang。
project难做是真的难做 挑战是真的挑战
assignment难度3/5是easy的 还剩2/5是拉开差距的
考试前你真的会觉得这门课可能要挂了。。。
但进考场后。。。你发现 其实还好 都是能够理解的题目
期末考试会给范围～ 期末是要把老师给的复习题刷懂了 过是绝对没问题的
HD努把力还是稳的
王伟是我的小可爱 嘿嘿
王伟讲课还是很清晰易懂的，个人感觉听recording质量比上课质量好。。。因为王伟语速很快humm一直听容易疲劳。。18S2感觉删掉了很多之前几届讲过的东西，替换成了deeplearning神经网络之类的，但是感觉课程还是不太够充实。proj用pytorch写的所以和其他用TensorFlow的课程又不太一样。期末考试不难，给分也比较和善。
6714跟自然语言处理有关，个人感觉比9318难一些(可能是因为和9417相互覆盖的地方比较多），作业量比9318少，18s2只有一个assignment和一个project。是根据Stanford的课来的，中科大有同款ppt
6714，这门课学的很多，最后考试题量很大，考试题还不太按给的考纲出，因为这门课的老师也是教Data Mining的老师，按照Data Mining的术语的话，你复习的时候由于只复习规定内容很可能会出现Over fitting，为了避免Over fitting，你平时上课要好好理解，好好记住老师讲的内容，尽量generalise学到的知识（学到的知识可以应用到不同问题），最后的Test Error Rate才会降低，分数才可以高点。
作者：陈迪威
链接：https://www.zhihu.com/question/24357695/answer/132740090
来源：知乎
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I am doing this course in 16s2
Really enjoying the algorithms and the contents in the lecture.
Lecturer(Wang Wei) is a nice person and a responsible teacher.
At the beginning few weeks of this semester, he looked bit nervous and cannot make the teaching content clear, speaking hundreds of "actually" in the 3 hours lecture, however, since week 4, he made a huge improvement, and I really enjoy the content and can not wait to take his lecture!
This blog records my detailed experience about this course:
http://www.changchen.me/blog/20160731/comp6714-information-retrieval-and-web-search-2016s2/
This Google doc shows all the content teaching in this course:
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