※ 本文是否可提供台大同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID） （是／否／其他条件）： 是 哪一学年度修课： 106-2 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 吴沛远 李宏毅(不过第一堂课出来讲一下话之後就没啥出现了) λ 开课系所与授课对象 (是否为必修或通识课 / 内容是否与某些背景相关) 电机所 建议有程式基础和数学基础再修会比较好 其中重要性数学>程式 δ 课程大概内容 Linear Regression,Gradient Decent CNN,PCA,RNN,SVM Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★ 认真写作业，想修到A以上的：★★★★★ 抱大腿过关的：★★★ 想修凉的：★ 没GPU的：★★ η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) 李宏毅投影片 μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 上李宏毅的投影片，不过我觉得李讲的比较好， 但是吴沛远有解释不少理论的部分 我自己是觉得：李Youtube影片>助教课>同学作业心得分享>吴沛远上课 σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) 作业(60)+期末(40)，无考试 作业过Strong Base Line就可以拿到9分(报告改蛮松的，而且不难写) 如果是想修A的话这门课很轻松，放掉CNN那次和期末排名也有办法拿A 但是A+很困难，每期作业过标准+分享，最後排名还要前40%才能。 期末有30分算好拿，但是排名战算分硬到爆 期末队伍排名第一拿满10分，第二9分(依此类推，有三个主题，一题十组 排名战是坏文明QQ，最後几天一直努力弄MODEL然後一直F5确认名次担心被超越... ρ 考题型式、作业方式 作业六次+期末专题，无考试 作业一次10分，期末40分 都是Kaggle竞赛类型 作业只要过Strong Base Line+报告普通写就能拿完9成分数(剩下是排名) 作业要交之前记得先架个Linux环境测试，每次作业大概都有一半左右的人出问题 可能是格式错误、档名错误、版本错误之类 ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什麽基础较好吗？老师个性？ 加签习惯？严禁迟到等…) 出席率不重要，而且李又讲得比较好，所以期中之後班上有上课的大概不到40人 但是助教课人会暴增，不然作业不知道要怎麽弄 还有，课可以不上，但是李宏毅的影片一定要看，能学到非常多 然後没GPU的不建议修，虽然作业除了CNN之外都有办法CPU过Strong，但是期末... 没GPU超没人权，很多组别徵人条件：1060 6G以上显卡 毕竟期末专题，我最後冲排名的MODEL是用1070烧了3天以上才弄出来 有80TI得更好，效率大概和60差20倍以上，而且可以使用一些更强更大的MODEL Ψ 总结 建议配备： CPU：六代I5以上(影响较小) GPU：970、1060以上 建议VRAM 6G以上，有1080TI或TITAN就可以当大腿了 SSD：建议有200G空间(非必要) RAM：16G(8G会有一次作业卡很惨)、32G以上佳 散热：能让电脑稳定跑10小时以上 网路：不重要，但是有限流量的话可能会期末下载资料下载到流量用光 这门课上课的内容应付作业已经够了 但是想学得更好和做期末专题时，要在学期中自己找一些新的论文来看 最近一两年内有许多新的方法效果是比过去旧方法好上很多。 没有动力自己学习的，可能很难拿到高分。 最後，推荐给喜欢打排名战并且有GPU的人，这门课能获得满满的成就感 --

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