※ 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： 109-2 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 陈铭宪 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) 电机系选修 δ 课程大概内容 Ch0. Introduction Ch1. Data Storage Ch2. Data Manipulation Ch2.5 Introduction to Python (covered by Prof. Ming-ling Lo) Ch3. Operating Systems Ch4. Networks and the Internet Ch5. Algorithms Ch6. Programming Languages Ch7. Software Engineering Ch8. Data Abstractions Ch9. Database Systems Ch10. Computer Graphics (not covered in this class) Ch11. Artificial Intelligence (and more) Ch12. Theory of Computation Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★ 想知道计算机在干嘛与有什麽领域：★★★★ 紮实地学计概：★★★ 缺学分：★★★★★ 这学期很忙：★★★★☆ η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) Computer Science: An overview, twelfth Edition, by J. Glenn Brookshear μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 投影片佐以笔记，会在上课前上传到Ceiba。我只去听过几门课，老师语调与语速算平淡 ，又是早上的课，应该满容易睡着的... σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) （疫情前） Homework: 35% Midterm: 30% Final: 35% Class Performance: +- 0~3% 疫情後取消期末考，怎麽改配分我就不清楚了，但多了两份作业。 ρ 考题型式、作业方式 考试：选择填充问答等，助教会给参考考题，写一写上课有读应该就能考得不错。 作业：每次都不太一样，这学期的作业内容如下： hw1: Data Storage （手写，就资料储存操作的一些内容，上网应该找得到答案...） hw2: Python hw3: Web hw4: Algorithm hw5: SQL hw6: Neural Network hw7: Image Classification 就是各领域的基础介绍＋操作，作为一门概论课难度算适中合理。 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…) 偶尔会点名，但我几乎没去过。 选修不需要基础，有电脑能跑程式就够了。 Ψ 总结 啊...我也忘记为什麽我学期初要选这门课不去修其他课了... 给大一修的话好像还是满有趣的，但如果是修过OS Algorithm DB ML Network之类的人， 上课应该会觉得很无聊，所以如果已经不是大一的话建议缺学分再来修...不然就会跟我 一样不知道整学期在干嘛... btw 助教人很好>< --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 111.241.123.244 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/NTUcourse/M.1625474830.A.48E.html ※ 编辑: unmolk (111.241.123.244 台湾), 07/05/2021 16:48:44