※ 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： 100-2 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 于天立老師 (電機所的課) δ 課程大概內容 主要分三大主軸: (一)Search (二)Logic (三)Learning 細則:(本學期的課程大綱) Introduction to AI Intelligent Agents Uninformed Search Informed Search Non-classical Search Adversarial Search Propositional Logic First-Order Logic Planning Reinforcement Learning Concept Learning Computation Learning Theory Artificial Neural Networks Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ ★★★★★ η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 有建議兩本，但可不用 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 老師上課以投影片為主，偶爾輔以板書來跑流程給大家看 不過今年因為是老師第一次開這門課，老師私下表示投影片他做得有點趕 演算法的整理他自己不是很滿意 但我個人感覺不錯了~ 上課方式以傳統單向教學為主，但因為上課時間是早上，偶爾會想睡覺 老師在課堂上極具熱誠，下課時也會關心學生的吸收狀況 因為課程內容會教不完(老師想講的東西很多)， 所以課堂上不會講笑話等課外的話題 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 評分方式: 作業 25% 期中 25% 期末 25% 專題 25% 本學期最後好像有再多加5分的樣子 因為是研究所的課，老師會盡量讓大家都有B-以上 我個人是大學部學生，修這門課分數還不錯 ρ 考題型式、作業方式 先說作業: 共三次，寫"小精靈"遊戲的AI 過程頗為有趣，也不會花太多時間，每次作業約花2~4個晚上即可 期中考期末考可以帶一張正反兩面A4的大抄 (我就把投影片縮小印上去) 考題不刁難，都是上課內容相關的推演或是推理 感覺跟一般大學部的必修課難度差不多(上課有聽有會) 專題題目不限，只要有用到AI並寫報告自己做點分析即可 同學做的都頗為有趣，有一組做的是tetris的AI 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…) 完全不點名 基礎只需要基本coding能力 (懂class,function,if,for就夠了 (師曰:基礎喔...只要你有智慧就夠了XD) 大學部學生修這門課不會有適應問題 Ψ 總結 當初會想修這門課，是因為大一上于天立老師的課時，老師曾建議大家: 大學部的時候一定要去修一門研究所的課來試看看 以這門AI課而言，感覺跟大學部課程不一樣的只有在專題的撰寫上， (雖然其他大學部的課多少也會有) 會多花一點時間摸索、學習 但跟研究所學長們一起組隊也是不錯的回憶 AI是個有趣的領域，這門課也只是作一些簡單的介紹與小實作， 老師會帶領大家深入淺出的學習一些有趣的演算法 & 想法 老師雖沒有探討AI在哲學上的部份， 但修過這門課以後可以自己反思 什麼是 智慧 我們的思考跟這些演算法想同或相異在哪裡? 在一些其他的通識課跟外系的人討論(or報告)也是一個不錯的話題 --

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