课名：深度学习 科号：ICMS520200 老师：刘晋良教授 课本：无，老师简报 课别：第一专长 数据科学 选修 不在表上但是 可以申请抵免 学分：3 凉度：★ ★ ★ ★ ★ 甜度：★ ★ ★ ★ ★ 建议先修课程： 程设, python 课程内容\简介： fully connected neural network CNN, RNN, reinforcement learning, and some models 给分： 期末小专题，虽然说是小专题，但是老师 说只要上网找model code，进行修改优化 就好了，基本上是从期初做到期末，会有 两次term report，原则上只要follow 老师 所要求的架构，基本上都不会太差A or A+ 学期成绩基本上就是final report 成绩 考试作业型态： None 老师的喜好、个性： 老师人很好，也不点名，讲课我觉得也算 不错 给加签吗? 没满 补充: 原本以为会是一堂loading很重的课，结果 还蛮轻松的，不过我之前就有接触一点深 度学习的东西，对基本架构有些了解所以 上课比较熟悉 不过如果你想好好学的话，我还是建议修 吴尚鸿老师开的深度学习，会比较紮实 等第: A+ 成绩分布： ↓每组人数 A+ % ( ) A % ( ) A- % ( ) B+ % ( ) B % ( ) B- % ( ) C+ % ( ) C % ( ) C- % ( ) D以下 % ( ) ----- Sent from JPTT on my iPhone --

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