系 所：资讯工程系 教 师：李育杰老师 必 选 修：选修 学 分：3学分 心 得：本门课程是以981作为心得，991的本课程将由李老师与资工系的鲍兴国 老师合开。这是一堂英语讲授的课程，而且因课程涵盖范围较窄，故内 容较艰深，时常会有一个闪神之後就听不懂的状况；课程将由监督式学 习的演算法开始介绍，依照上课进度斟酌非监督式学习的演算法介绍， 但主要依然是以监督式学习的演算法为主。 课程逐一介绍阶梯下降法、牛顿法、拉格朗日乘数、感知机一直到本课 程的核心─支持向量机；另外非此派系的机器学习演算法则会介绍贝氏 网路；同时老师会介绍一些评估及验证演算法的方法。很不幸的，这些 内容全部都是重点(至少就人工智慧领域来说)，如果这道门过不去的话 以後很多相关的文章将会完全看不懂。 本课程没有期中考，但有期末考、三个作业(一个为期末报告)，期末考 不以考倒学生为导向，基本上平时上课都有认真听，就算听不太懂也可 以过关，因为都考观念题，倒是平时的作业比较值得注意。每个作业都 不容易做，所以老师都会给很长的时间，建议不要都等到最後一天才开 始做，因为会做不完，有任何问题可以询问李老师实验室的助教或者学 长，他们个个都是很厉害以及很乐意解答学生问题的人。 期末报告可选择实做刊登在专业学会上的文章，或者自己想一个有趣的 应用题目，限定与机器学习演算法有关，需要利用30分中的时间口头报 告，同时要缴交4-8页的书面报告。 个人是觉得李老师有点凶，但其实他给分也很大方，学生的努力他都看 的到，另因为李老师是数学系出身的，所以在讲解公式推导的时候会很 快，建议可以忽略，只要了解个大概就好，上课期间全程都专心是很痛 苦的。 推 荐 度：★★ --

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