哪一學年度修課： 104-1 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 黃從仁 λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關) 是心理系的課，但任何系都可以來修。 如果只是單純想「學寫程式」，那不太建議這一門課。 想試著用程式的方式來做一些研究，無論是不是心理學領域，我想都會蠻有幫助的。 建議學生來修之前要稍微瞭解一下研究法，以及做研究的意義。 不一定需要程式基礎，但要有心理準備這裡的進度飛得很快~ δ 課程大概內容 不會教到你「精熟」，但會讓你理解該領域的發展趨勢、入門方法等。 教授領域包括： 基本程式設計與科學計算 單機與網路實驗程式的設計 網頁技術與網路資料的搜集 網頁與手機實驗 文字資料的處理與資料視覺化 進階資料統計與分析 機器學習的應用 巨量資料的處理 Ω 私心推薦指數(以五分計) 富有好奇心、熱愛挑戰、喜歡自行探索知識者: 無限無限多★ 飯來張口茶來伸手需要被別人餵食知識的人： ★ η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 無指定用書。 老師會上傳他自製的超級無敵精美ppt。 歡迎服用。 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 老師會準備兩台電腦，一台放映投影片，一台實際操作各種程式。 建議大家帶各自的電腦，可以跟著老師一起操作，也可以自己先預習ppt超前進度。 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 課堂作業70% 課堂前半會有一些程式作業要求，有交就給分， 助教會幫忙檢查你的程式碼有沒有錯。 要交壞掉的code也是可以啦，可是技能本來就學給自己用的， 不認真寫對自己也沒啥好處。 都有乖乖交作業就有70分了！ 算是一門很難被當掉的課。 期末project30% 題目不限，只要跟心理學有關， 並且運用課程中有提到的方法收數據就可以。 分數交由小組互評與組內互評。 不認真做project只想依附別人的應該很涼甜......（但小心被詛咒XD） 有抱負有熱忱想做project就是紮實甜。 ρ 考題型式、作業方式 沒有考試 >//////< 作業都是程式語言，寫完將code上傳到ceiba。 期末project要繳交報告用的ppt、收資料的code，以及上台報告。 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？ 不注重出席率。 不需要基礎，但請抱持著一顆熱忱的心。 另外也要注意，這門課不是教你寫程式的。 這門課教你的是如何在computer science這片藍海中， 辨認自己可以用來發想研究方向、執行研究流程的寶藏。 上完課後，你會知道世界上有哪些寶藏，以及得到不同寶藏的藏寶圖（入門方法）。 但你不會直接就得到那個寶藏。 看一下超級無敵豐富的課程大綱，你要是一學期就能變成這些領域的大師， 那computer science的人還用混嗎~XD 請心態要對再來， 不然看到有人批評老師教得都不夠深，沒有辦法學好一種程式語言，="= 就覺得老師好可憐QAQQ 老師明明就超級認真準備了各種比「學一種語言」更珍貴無數倍的知識在！！！ 加簽習慣？嚴禁遲到等…) 應該是都簽吧，只要教室做得下。 不點名，你愛來不來隨便你~ Ψ 總結 這是我在臺大修過最棒的一門課。 我一向都覺得自學並不難，給我課本我都不用去上課也可以照樣考很好。 但這是一門沒有課本也沒有考試的課。 這門課的可貴之處在於，給你一些insight， 讓大家不再畏懼寫程式，也不再覺得程式就只是寫網頁、寫app、寫遊戲、寫產品， 程式是工具，是你在各個領域要做研究都非常有用的東西。 大家可以來聽聽老師無與倫比的熱忱還有冷笑話（？）， 只要你是個有好奇心，喜歡多方嘗試的人， 那這門課一定會是你的愛。 --

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