课名：深度学习 (Deep Learning) 科号：CS565600 老师：吴尚鸿 课本：无 课别：资工系/所 选修 学分：3 凉度：★★☆ 甜度：★★★☆ 建议先修课程： 课程内容\简介： 一开始会教一些数学，像是机率、线代等等，期初时会有考试，考这种比较数学 的，如果没有考过，就不能修这门课。 考完试後，便开始主要的课程。主要一开始还是从ML出发，讲讲传统的机器学习 ，像是用linear/logistic regression，或是SVM等等，也会提到资料前处理的重要性及 可能该怎麽做。 再来才会进到neural network，基本上很多东西都会提到，word2vec、CNN、RNN 、Autoencoder、GAN、supervised/unsupervised/semi-supervised learning、RL 上课方式： 主要都是用投影片上课，不过有些地方数学比较复杂的话，老师就会用白板讲解 给分： 期初考 20 % 4次competetion 共40% 10几次lab 共40% 考试作业型态： 期初考就是考老师第一周上的数学 competetion似乎每学期都会不大一样，我这学期的4次competetion分别是 1. Predict News Popularity (主要是练习data preprocessing) 2. Object Detection 3. Inversed Image Caption 4. Using RL to play Flappy bird lab主要都是当周的上课内容，而且大部分code助教都已经写好了，通常lab 都只要写一两个function就好 老师的喜好、个性： 人很好，上课满生动的 给加签吗? 考试有过应该都可以? 补充: 期初考的门槛是top 70% or 70分以上。 要自己有GPU，课堂不会提供。 对这领域的初学者来说，可能loading会满重的，但如果很认真去研究每次lab， 收获会很多。 总成绩/班上排名： A+ 1/72 成绩: 成绩分布：不公开 ↓每组人数 A+ % ( ) A % ( ) A- % ( ) B+ % ( ) B % ( ) B- % ( ) C+ % ( ) C % ( ) C- % ( ) D以下 % ( ) --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 101.12.88.23 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/NTHU_Course/M.1612020137.A.725.html