課名：機器學習概論 科號：CS 460200 老師：郭柏志 課本：None (老師上課用PPT上) 課別：資工系選修 學分：３ 涼度：★★★★(滿分五分，空心代表半分!請自行增減!) 甜度：★★★★★ 建議先修課程：無 課程內容\簡介： 上課方式：老師上課用ppt上，課後會將slide上傳，這堂課規定是英文授課，但遇到一些 比較困難的概念會用中文重複一次，老師很有耐心也很歡迎大家打斷他問問題，下課問問 題也都很樂意講解。 (板書?powerpoint?實地參訪?小組討論?) 給分：三次作業*0.3，四次考試*0.2，一個term project*0.5。 (有唸就有分?甜不甜?幾分耕耘幾分收獲?) 考試作業型態：第一次是要去預測全世界各國的covid確診病例，可以自己選要用什麼ML 的方法，第二次是用EHR(電子病歷)去預測是否有covid也是要用什麼ML的方法都可以， 第三次是用chest x-ray去classify有沒有covid，第三次作業還有一個bonus就是結合第二 次作業的EHR與chest x-ray一起做training。考試是以google表單形式進行，去年因為疫 情有開放大家在家考試，所以就有open book，今年估計也會，term project佔分很重，期 中時就要先交一份proposal來確保進度不要太慢且老師助教會給feedback。term project 的內容自選有創意最好，老師不要求perfromance要多好，但是有創意很吃香，最好是沒人 想過的。 (數量的多寡、還是繳交報告?) 老師的喜好、個性：老師人很好，與學生沒有距離感，有什麼要求只要合理老師幾乎都會 答應，問問題也都很有耐心。 (與同學相處融洽?還是嚴禁遲到?) 給加簽嗎?要先寄信，但也不是有寄就一定有因為term project要一組一組上台present， 不可能無限制加簽，在現在這個大CS時代很多人一看到課名就搶著修，所以沒點到的人最 好早點寄信。 補充:不確定之後的作業是什麼，但老師有一個想法是要讓作業貼近生活，讓大家知道ML在 生活中應用的情況，他說若出mnist手寫數字辨識，大家accuracy都0.99就沒意思了，所以 在做作業的時候auc只有0.6也是很正常的，另外考試的部分就要熟讀講義跟上課內容，雖 說有open book 但如果真的一直open book的話時間會來不及，不過佔比不高沒那麼傷。 總成績/班上排名：A+ 成績:90.1 成績分布： ↓每組人數 A+ 27.4% ( 31 ) A 33.6% ( 38 ) A- 27.4% ( 31 ) B+ 4.4% ( 5 ) B 1.8% ( 2 ) B- 2.7% ( 3 ) C+ 0.9% ( 1 ) C 0.9% ( 1 ) C- 0% ( 0 ) D以下 0.9% ( 1 ) --

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