系 所：資訊工程系 教 師：李漢銘老師 必 選 修：選修 學 分：3學分 心 得：本門課程能拿到90分以上的高分其實並不難，困難的地方在於寫作業相 關背景知識的細節部份在課堂上都不會講，必須經常處在一種自修的狀 態，李老師這樣的教學方式其實見仁見智，他是希望學生有能力自己學 習，而他只是輔助學生找方向以及做一些調整，所以這一段寫在前面： 如果期望在這堂課從老師的「教學中」學到東西的，建議不要選，因為 老師會希望你自己去學。 李老師是一個態度和善的人，在課堂中他會提到一些人工智慧的緒論、 經典演算法的歷史、相關的學者及重要的學術會議，另外會提到國際的 產業現況以及一些做學問的方法，雖然講課內容不全然與類神經網路有 關，但都很值得一聽，老師希望學資訊的人不應該只侷限於技術專精， 也要懂一些管理的技巧，一學期的課程中可能會有1至2次的影片欣賞時 間或者聽業界人士的演講時間。 本課程不點名，會有2至3次的作業，沒有期中考只有期末考，所有的作 業都是要參加該年度的KDDCUP資料探勘比賽，比賽內容年年都不同，例 如2010年的題目為預測學生的學習動態；所有的作業都是分組作業，可 1至3人一組，允許找校外人士但須通知老師，一個作業就要你撰寫對於 該比賽的需求規劃書，包含被分析資料的各種特性，你將會針對不同的 特性使用什麼樣的方法解決，及最重要的「為什麼」；另一個作業就要 你將你的程式實作出來並跑完比賽所提供的資料集，將預測結果上傳至 比賽網站，接著要準備10分中的口頭報告講解製作過程，包含碰到的問 題，你的程式能夠處理的問題，它有哪些優缺點等等，所有作業該怎麼 做的「技術性內容」老師都不會在上課的過程提到，必須要透過自修課 堂上提供的一些期刊等的延伸閱讀才會了解。請注意，就算做的不好也 沒關係，老師是一個看的到學生有無努力的人，再加上他給分很大方， 所以凡事只要盡力即可，因為是參加國際性的比賽，所以他不會期望學 生能做出什麼了不起的成果。 至於期末考不是開書考，但考試內容非常淺，基本上上課有聽的一定寫 的出來，另外他會考你在實作這學期所有作業的時候所碰到的問題，所 以作業有認真做的也一定寫的出來，這算是送分；老師一定會視同學們 學期成績的高低作斟酌調分，所以不用擔心分數不好看。 推 薦 度：★★★★ --

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