若是通识课程评价，请用 [通识] 分类，勿使用 [评价] 分类 标题范例：[通识] A58 普通心理学丙 林以正 (看完後请用ctrl+y删除这两行) ※ 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）：否 哪一学年度修课： 110-1 ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录):张智星、韩传祥、陈君明 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)： 资工系选修 δ 课程大概内容： (这里只列个大概，详细的课程在 http://mirlab.org/jang/courses/finTech/ ) 09/22 简介 09/29 技术面知识（Ｋ线、均线） 10/06 技术面（RSI,sharpe ratio） 10/13 KNN 10/20 classification 10/27 Robo advisor 11/03 Introduction to Fintech 11/10 数位货币与区块链1 11/17 数位货币与区块链2 11/24 数位货币与区块链3 12/01 数位货币与区块链4 12/08 Performance Indices 12/15 Midterm 12/22 missing data imputation 12/29 MLP,DNN, PCA Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★ 喜欢线上上课：★★★★ 本课程全程线上 想用slido和老师匿名聊天：★★★★★ 喜欢翻转教学：★★★★★ ML大神想虐人：★★★★★ 想学习fintech中的ML：★★ 建议直接去修机器学习 想学习fintech中的密码学：★★ 建议直接去修陈君明的密码学 想学习fintech中的金融工具：★★ 建议直接去修专门学科 觉得金融科技不应该只有AI:★ 作业几乎都和ML有关 不会写程式、对ML没基础：★ 最好是有经验再来修 η 上课用书(影印讲义或是指定教科书) 课程网页中的所有补充教材、影片 μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格) 上课前需要先把该周的教材全部读完，在上课的时间老师会开启slido开放同学问问题。比较艰深的内容老师也会在上课时才说明。最後的30分钟是小考，主要会考老师刚刚补充的东西。 σ 评分方式(给分甜吗？是紮实分？) 算紮实，全班有做线性条分，让成绩分布和往年差不多，所以也不算甜。虽然说要被当掉不太容易，但要拿A+也没有到很简单。 ρ 考题型式、作业方式 三次作业、一次期末考、一次期末专题 第一次是在Kaggle上，预测使用者是否会使用某个金融服务 第二次是在投资大擂台上，选择投资组合让三年回测的SR最大 第三次是写密码学的纸本作业并上传ntu cool 期末考会考三个老师的上课内容，韩老师全部是选择题，大概占比1/8，陈老师是选择题加上填空，大概占1/4，剩下是张老师的题目，有填空、计算、画图 期末专题是参加玉山办的AI竞赛，给消费者的信用卡纪录，预测该使用者未来的消费类型 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…) 本课程全程线上，只要小考大考准时出现，有没有在线上根本无所谓。 本课程绝非甚麽通识课，不只在数学和程式方面最好都有一点基础再来，因为老师会期望你自己要自立自强。 另外本课的算分方式也算严格，作业允许你用任何方法训练模型，然後分数是用你在班上的排名，所以如果不想被其他ML大神电的太难看还是要先有一些基础比较好。 然後线上期末觉得有点不近人情的地方就是限定是参加玉山的比赛，因为之前看网路评价似乎是可以自己选择金融科技的主题下去做，结果这学期强制我们每个人都要train model，而且主题也是我没什麽兴趣的。总之我自己是觉得期末的题目选择太少了。 虽然有诸多抱怨，但是上课的气氛却异常的好玩。老师会在slido上面开放匿名留言，刚开始留言顶多是问一些智障问题，但到後来出现越来越多干话和崩溃的留言，重点是老师还会一个一个回，真的是满佩服老师的心理素质。 Ψ 总结 我觉得这门课处在一个满尴尬的定位，若是定位在通识课，则课程的难度非常新手不友善。若是当作专业课程，则会让人觉得课程的主题有点太分散。所以修课前最好先想想你修这门课的想法吧。 --

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