※ 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： 107-1 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 徐宏民 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) 资工所 网媒所 δ 课程大概内容 Introduction to cognitive computing and machine perception image sensor, video, compression, and shot detection low-level visual features: color, texture, and shape Local features and visual words visual feature: face hash-based indexing methods feature reduction and manifold learning convolutional neural networks 3D image recognition aesthetic learning sentiment/emotion learning https://winstonhsu.info/2018f-cognitive-computing/ Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★ 感觉想要以讨论课的形式:但是好像讨论不太热烈 η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) 讲义, 老师还强调讲义不可外流, 不可录音 μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 投影片, 团体讨论, 不过基本上都只有老师在讲 σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) 还不知道成绩, 不过开学讲有三次作业, 後来不知道为什麽只变成2次 配分不知道又改成怎样 ρ 考题型式、作业方式 有一次期中考 开书的, 蛮简单的, 记得把重点投影片印好就好 计算也算简单 考些Haar feature, integral image之类的简单计算 还有precision, recall之类的简单计算 数学不会考得很难 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…) 寄信给助教加签, 开学几周後加退选退掉的人有点多, 所以不会满 Ψ 总结 作业两次 HW0算蛮简单的, 只要edge detection, HW1 是image retrival, 感觉跟徐教授之前开的多媒体资讯检索有重叠 一次期中考, 开书考 简单 一个final project 只要present不用写报告 今年是第一次开这门课, 之後不知道会不会改变, 不过我今年修是觉得 不算重的课, 跟隔壁电机所的电脑视觉比起来 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 42.76.232.180 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/NTUcourse/M.1549778140.A.B82.html ※ 编辑: PyTorch (42.76.232.180), 02/10/2019 13:56:06