※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID） （是／否／其他條件）：是 哪一學年度修課： 105-1 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 李宏毅 δ 課程大概內容 Gradient Descent Linear Regression(HW1) Logistic Regression(HW2) Backpropogation NN,CNN(HW3) Semi-supervised Learning(HW3) Unsupervised Learning(HW4) Transfer Learning Structure Learning Deep Reinforcement Learning Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ ★★★★+0.5 η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 老師投影片＋參考資料 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 用投影片上課，有幾次是請人來演講。 個人認為老師講解的很清晰，也會拿一些語音上或是影像上的舉例，但 個 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 作業 40% (一共四份，都是用Kaggle競賽的方式做排名，作業有時候會 有 final project 60% (一樣有一些Bonus) 最後學期總成績應該是會最高分超過100，聽說最後分數還有做微調， 調? 個人覺得扎實偏甜 ρ 考題型式、作業方式 四個作業分別實作Linear Regression, Logistic Regression, CNN, U ns 像我寫程式比較弱的就花滿多時間的，前面兩份作業都是要自己手寫不 能 後面兩份作業是可以用套件的，本人就用了Keras和sklearn，基本上丟 進 每份作業都會寫一份報告，報告的問題助教都會規定，基本上照著做， 該 最後final project就是有三個Kaggle上的題目，可以三個都同時做， 最? 像我這組三個人，除了我以外兩個都是大腿，其中一人就讓我們第一題 直 但final project是真的需要花點時間的 期末最後一堂課老師會請三個題目的前5%組別上台Demo，就看得出來有 些 ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？ 加簽習慣？嚴禁遲到等…) 今年加簽是大家先回去寫HW0，滿基礎的就是看會不會用Python，兩題 一? 但最後人真的太多了，老師好像只簽電資學院的人，還是有將近240名 學? Ψ 總結 這門課不失為一門好課，可以對機器學習有了解，也可以大略知道在不 同 作業方面也很注重實作，會真的寫個程式，然後花不少時間去跑去做實 驗 助教的話每個都很厲害也很負責，畢竟改作業要重跑大家的code，有時 候 但比較可惜的一樣就是數學的部分，會比較沒有深入的下去講，但還是 會 相較於隔壁林軒田老師的機器學習，這邊應該比較重實作，另一邊可能 比 個人認為都可以根據自己的需求，選自己想修的那種機器學習這樣。 --

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