課名：機器學習概論 科號：CS460200 老師：郭柏志 課本：N/A 課別：資工系 D 類專業必選修 學分：3 涼度：★★☆ 甜度：★★★★ 建議先修課程：微積分、機率、Python 課程內容簡介：自經典的 ML 至近代的 DL 上課方式： 實體簡報授課，但後期由於璟德講堂冷氣故障因此也調整為有錄影的同步遠距 給分： - 4 Exams 30% - 4 Assignments 40% - Term Project 30% 考試作業型態： 四次考試是 open-book Google Form, 但會考一些奇怪複選題、計算題，時間不長僅有一 節課，題數不多因此每題佔總成績比例亦不低，總的來說分數不好拿，還有其他問題像是 資電館 Wi-Fi 人多就不好連，大家都開熱點訊號互相干擾更悲據，網路斷了重連上 Google 還可能會把你 roll-back 四次作業都必須交 Jupyter Notebook 其實我還是比較喜歡寫正常的 Python, 第三次自己 刻簡單 neural network 滿有意思的 上學期開始期末 project 分組改為根據對主題的志願序隨機亂數，我原本跟其他朋友有一 起 propose 但沒跟他們一組，不過有跟大一、二的室友一組，有機會跟其他人共事也是不 錯的經驗，雖然我沒有很同意老師建議以 PM 等角色分工，來修 ML 這門課重點應該還是 coding 吧 老師的喜好、個性： 老師是我的導師，人很好也非常認真用心，助教人手也找得很充足 給加簽嗎？ 給，簽爆 補充： 下學期預排開始一陣子了，趕緊補一下心得 總成績／班上排名： 成績：A+, T 分數 60.27, 1/24 成績分布：不公開，平均 3.54, 標準差 0.74 --

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