课名：机器学习概论 科号：CS 460200 老师：郭柏志 课本：None (老师上课用PPT上) 课别：资工系选修 学分：３ 凉度：★★★★(满分五分，空心代表半分!请自行增减!) 甜度：★★★★★ 建议先修课程：无 课程内容\简介： 上课方式：老师上课用ppt上，课後会将slide上传，这堂课规定是英文授课，但遇到一些 比较困难的概念会用中文重复一次，老师很有耐心也很欢迎大家打断他问问题，下课问问 题也都很乐意讲解。 (板书?powerpoint?实地参访?小组讨论?) 给分：三次作业*0.3，四次考试*0.2，一个term project*0.5。 (有念就有分?甜不甜?几分耕耘几分收获?) 考试作业型态：第一次是要去预测全世界各国的covid确诊病例，可以自己选要用什麽ML 的方法，第二次是用EHR(电子病历)去预测是否有covid也是要用什麽ML的方法都可以， 第三次是用chest x-ray去classify有没有covid，第三次作业还有一个bonus就是结合第二 次作业的EHR与chest x-ray一起做training。考试是以google表单形式进行，去年因为疫 情有开放大家在家考试，所以就有open book，今年估计也会，term project占分很重，期 中时就要先交一份proposal来确保进度不要太慢且老师助教会给feedback。term project 的内容自选有创意最好，老师不要求perfromance要多好，但是有创意很吃香，最好是没人 想过的。 (数量的多寡、还是缴交报告?) 老师的喜好、个性：老师人很好，与学生没有距离感，有什麽要求只要合理老师几乎都会 答应，问问题也都很有耐心。 (与同学相处融洽?还是严禁迟到?) 给加签吗?要先寄信，但也不是有寄就一定有因为term project要一组一组上台present， 不可能无限制加签，在现在这个大CS时代很多人一看到课名就抢着修，所以没点到的人最 好早点寄信。 补充:不确定之後的作业是什麽，但老师有一个想法是要让作业贴近生活，让大家知道ML在 生活中应用的情况，他说若出mnist手写数字辨识，大家accuracy都0.99就没意思了，所以 在做作业的时候auc只有0.6也是很正常的，另外考试的部分就要熟读讲义跟上课内容，虽 说有open book 但如果真的一直open book的话时间会来不及，不过占比不高没那麽伤。 总成绩/班上排名：A+ 成绩:90.1 成绩分布： ↓每组人数 A+ 27.4% ( 31 ) A 33.6% ( 38 ) A- 27.4% ( 31 ) B+ 4.4% ( 5 ) B 1.8% ( 2 ) B- 2.7% ( 3 ) C+ 0.9% ( 1 ) C 0.9% ( 1 ) C- 0% ( 0 ) D以下 0.9% ( 1 ) --

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