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(是/否/其他條件):是
哪一學年度修課:
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄)
陳尚澤 林軒田
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
資訊系大三必修
δ 課程大概內容
前半學期是陳尚澤教授上課,介紹了一些經典的搜尋演算法,後半學期是林軒田老師上課,內容就是拿機器學習的其中一些內容+一點新的內容來教
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
3.5課星
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
無
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
投影片,上半學期還沒遠距上課的時候就有錄影,會放到NTU COOL上,下半學期則是因為遠距改用Yt直播
σ 評分方式(給分甜嗎?是紮實分?)
作業4次 各10%
期中考30%
final project 30%
最後等第就是照原始成績給
ρ 考題型式、作業方式
期中考全手寫,作業有分programming 跟hand-written,programming都是用python寫,並且都有先寫好框架,只要寫好to-do就好,hand-written題目很少(都是四題),比較難的可能只有第三次作業,其他三次都蠻簡單的
final project則是要寫一個德州撲克的AI,一樣該有的環境跟套件都處理好了,並且有提供三個baseline,各佔10分,另外60分則是report,剩下10分是跟別人對打來獲得,另外他們會取跟別人對打贏錢最多的前32名進行單淘汰賽,第一名學期成績加四分,第二名加三分,第三名加兩分,第四名加一分
ω 其它(是否注重出席率?如果為外系選修,需先有什麼基礎較好嗎?老師個性?
加簽習慣?嚴禁遲到等…)
不點名,當初選課的時候限定電資學院大三以上才能選,因為小弟我是大二的,所以並沒有選到,加簽方式是現場加簽,要簽的人把系級寫在一張紙上,本系應該只要有去加簽就會上,基礎是會python跟會一點點的deep learning
Ψ 總結
這門課之前都沒有開過,是新加進B09大三下必修的課,因為明年就要變成大家的必修了,所以今年算是作為明年準備的實驗性質的開課,但不得不說這門課感覺還沒有抓清楚方向,前半學期的投影片甚至是直接拿UC Berkeley的人工智慧導論的開源投影片來教,第一次作業跟第二次作業甚至直接抄UIUC還有UC Berkeley的作業,手寫也是直接拿他們的期中考題,後半學期的話就沒有這個問題了,非常有田神style的作業。
final project的話感覺還可以,時間給的很充裕,也有baseline能至少讓我們看自己的AI怎麼樣,並且report也給的甜過頭了(?,我自認沒有做的很好,當初想說可能60分拿40分就好,但意外的幾乎滿分。
總之,因為明年就要變必修了,即使今年是第一年開課,還是希望明年能對課程有更多的規劃,但也必須給系上掌聲,願意跟隨國外大學的腳步還有聽取畢業系友的建議,設立這堂課,希望這堂課能越來越好
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