黑马程序员怎么样？

2024.02, 黑马人工智能就业班AI18期在读学员, 建议不要来黑马, 至少不要学人工智能专业. 上了总课时的一半了, 到目前为止, 核心课程教学质量差, 技术教不会, 就让背概念去面试, 即使面试过了感觉也干不了活, 花了不少学费难受的还是自己.

我是报名的2023.10.26号开班的基础班24期, 基础班交了28块钱, 结果都准备去北京上课了, 临时告知改到了10.31号开课, 好吧, 改签了去北京的航班. 去了发现还有个11.15开班的基础班25期, 这两个班都要汇入11.28开班的就业班18期, 24期比25期多出来半个月怎么办, 就先把就业班数据分析阶段讲的MySQL和Linux提前讲一遍, 再就是多放假, 上一天休一天. 提前把学员圈起来, 防止不来培训了. 就业班又听一遍一模一样内容, 差点吐了.

L1老师比较年轻, 和学员代沟不大, 沟通起来比较轻松, 但是知识储备不是很多, 但也会耐心解答问题, 遇到解答不了的学员问题一般会这样说来掩盖:"我发现你们问的问题怎么都这么奇怪呢?"

L2老师在基础班讲的非常好, 还会积极解答疑问. L2老师还会带就业班的课程, 就业班我们在下面的内容的中再来细说

11.28号开始上就业班课程, 交的学费22980, 在这里先交代一下黑马人工智能要上的课程阶段和老师

L2教师主讲Python进阶和数据分析，Python进阶部分讲的还是不错, 数据分析讲的差。Python进阶部分虽然较基础班包括解答问题积极性等方面略微下降, 毕竟基础班不积极一点, 部分学员就可能不去上就业班了. L2教师原先是在干Java的, 后来来黑马教Java, 没有Python的相关相关工作经验, 自学后转到教Python了. L2教师在数据分析阶段讲Linux和MySQL还是各种秀, 但开始讲numpy, pandas, matplotlib感觉就听起来云里雾里, 给人的第一感觉, 他不是在教, 而是和我们在一起学这部分内容, 自己都不熟, 更别说把这部分内容, 简要提炼后, 教给我们了. 此部分知识-卒. 我坐在前排, 经常会问老师问题, 这时候问老师会先被叼一顿，老师的回答也变成了:"你纠结这些没有意义", "你非和我犟","我讲过, 自己看视频去".....老师的英语不是很好, 比如全程把sort读成short......

Y1老师主讲机器学习和金融风控项目，讲的都很差。Y1老师高等学府毕业, 知识储备较多, 耐心解答学生问题. 但是上课不太行, 课上很难听懂. 可能受以下情况导致: 1. 主要是授课水平有限, 不会讲课，不能把知识讲解透彻. 课件公式未订正, 存在错误又影响学员自学. 2. 上课时重感冒, 咳的厉害影响 3. 上个数据分析阶段没学会: Y1老师上课写了机器学习的代码, 但是大家都在问其中的pandas数据分析代码什么意思, 并说不会pandas, Y1只能安慰大家, 只要会一些常用的就可以了. 还有数据画图时也存在同样的问题, Y1老师只好简单花时间讲了一下. 最后要学金融的风控, 然后再一起做一个金融风控的项目练练手, 大部分学员都做不了, 都做了"人才流失"最简单的入门项目....

2024.03, Y2教师老师主讲深度学习，上课水平较高, 知识储备丰富, 解答问题切题. 对于课堂的把控能力较强, 课上从来不讲人生哲理这种废话, 能把知识点按时间均匀分布, 一一道来, 通俗易懂. 如果不出意外, 应该是所有老师中最好的了. 如果前几个阶段也是她来教, 大家也不至于学成这个样子.

Y2教师应该是计算机人工智能科班研究生出身, 能从知识的源头解释清楚来源. Y1教师好像是物理相关研究生毕业, 自学人工智能. L1老师好像是化学相关研究生毕业, 自学人工智能. 教起来总觉的差点意思, 即使教的很用力, 也只是在生硬的强调这个知识点, 而不是联想关联, 举一反三.

L1老师主讲自然语言处理基础，L1老师非科班出身, 化学相关专业研究生, 毕业工作了大约五年. 在教授自然语言处理基础时, 声音较为洪亮,但大多照本宣科, 生硬的强调知识点, 大多数情况下不能做到举一反三, 前后联系, 举例说明. 而且专业底蕴不够深厚, 大多情况下不能解答学生提出的问题, 要不然就是让学生自己百度解决问题, 要不然就言语打压学生, 比如: 你老是问这种挖墙脚的问题干嘛? 咱们同学问的问题老是问不到点上.....你如果继续问, 老师就开始提高嗓门回答, 开始哗众取宠, 让班里其它同学听到对话, 笑.

老师非科班出身, 对一些计算机通识知识不够了解, 比如: 在说到百度为什么要使用http://baidu.com域名访问时, 说是为了把IP地址隐藏起来, 让谁也不知道它的IP地址, 防止被攻击......其实IP地址一至是公开的, 使用域名是为了便于记忆, 不知道老师是不是不知道DNS服务器的概念. 感觉教学课件是抄的某个地方的, 为了洗脱抄袭嫌疑, 用自己的话转述了一遍, 导致很多术语用词不准确, 转述过程中部分信息丢失, 看完课件描述使人很困惑, 还得上百度搜一下, 才恍然大悟......

2024.04, Y2教师主讲NLP实战项目一，Y2教师在教学和技术储备方面均很强, 讲解透彻, 事无巨细, 大家听的都非常认真投入, 在讲课和课件中很少有小错误. 即使有个别同学听不明白, 只要提出来, 也会反复讲几遍. 正是因为Y2教师如此优秀, 在上课时出现小错误, 大家会立即给指出来, 教师也会马上改正. 问的问题全部会得到肯定的解答. 讲课言语连贯, 前后衔接, 非常好. 单位时间内能清晰的输出大量有效语言信息.

Y1教师主讲NLP实战项目二, 讲话慢吞吞, 讲到第四句时, 可能都忘记第一句说的什么了, 单位时间内输出很少的语言信息, 学生根本没有大量教师语言可以提取有效知识消化. 讲课慢不应该时语言慢, 应该是对一个知识点, 从多个方面用大量语言描述, 才能让不同的学生都可以找到适合自己消化吸收的语言知识. 讲课非常抽象, 堪比梵高的抽象艺术, 没有对知识点具体肯定的描述. 感觉学到的都是面试说的概念, 听不懂, 也干不了活. 读课件的时间的也不少.

L1老师主讲NLP实战项目三, 对本部分教学内容较为熟悉, 使用的课件经过仔细订正, 错误极少, 代码示例清晰, 变量命名见名知意. 授课有活力, 讲解细致, 重难点代码会逐句分析打印代码的输入输出及格式形状, 水课的时间较少, 大部分时间能够把握课堂的节奏, 较好.

2024.05 L1老师主讲大模型，对于代码部分能够逐行讲解， 基本能讲清楚， 但是很难联系理论讲解。在讲解理论部分， 非常生硬，反复复述强调， 没有自己的理解， 感觉知识储备有限， 不足以支撑其讲解人工智能学科的理论。讲解理论只讲解自己熟悉的部分， 对于很重要但自己不熟悉的部分一带而过，导致学习止于表面。在课堂上， 喜欢拿捏控制学生，使学生不会提出问题和异议， 打击学生自信心。

总结：

黑马程序员人工智能就业班AI18期，数据分析和机器学习全班覆没，学校也把Y2老师机器学习上课的视频发给了我们，让我们自学，这部分成了面试和工作最薄弱的部分。

Y1教师讲课大部分人都听不懂，而且他还主讲了两个阶段，机器学习和NLP实战项目二。

L2教师讲的好仅限于python语言部分，数据分析老师也不会。

L1老师讲课有活力，但是非科班出身，从事人工智能工作时间短，讲课浮于表面。

Y2教师是所有老师中讲课最好的，她用的课件也经过排版和仔细订正。

整体教学不佳，也是导致目前班级面试和胜任工作困难的一个主要原因。

学校在明知教学越来越差，每日反馈打分越来越低，感觉面子过不去，要不取消了部分每日反馈，要不只教简单知识的时候每日反馈打分，教难的就不反馈。

想来黑马学人工智能的，三思而后行。