作者CSIE5566 (八皇后)
看板NTUcourse
標題[評價] 105-2 智慧對話機器人
時間Mon Jul 17 12:28:27 2017
※ 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）：
哪一學年度修課：
105-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
陳縕儂
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)
資工所選修
δ 課程大概內容
02/21/2017 Introduction Modular Dialogue System
02/28/2017 Break
03/03/2017 Milestone 0 Due
03/07/2017 Break
03/14/2017 Break
03/21/2017 Ontology/Database and Language Understanding
03/28/2017 Dialogue State Tracking
04/04/2017 Break
04/08/2017 Milestone 1 Due
04/11/2017 Dialogue Policy Optimization 1 / User Simulation
04/18/2017 Automatic Speech Recognition
04/25/2017 Dialogue Policy Optimization 2
05/02/2017 Natural Language Generation Microsoft API Tutorial by Eric
05/06/2017 Milestone 2
05/09/2017 TA Discussion
05/16/2017 Progress Presentation & Demonstration
05/23/2017 Natural Language Generation Evaluation
05/30/2017 Break
06/03/2017 Milestone 3 Due
06/06/2017 Multimodality, Robustness & Flexibility Guest Talk by NVIDIA
06/13/2017 Recent Trends & Final Discussion
06/20/2017 Final Poster Presentation
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
2顆
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
沒有
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
從上面的syllabus可以看出，這門課有大概1/3的時間是break.
基本上這個課上課幾乎是學不太到東西的(所有的東西幾乎在第1堂課就教完了)
剩下的時間就是一直重複教第1堂的東西
雖然一開始就已經說這是project-based的課程
但跟project有關的實作方式（例如:policy gradient等等)
也幾乎都沒有教過
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
miiestone的分數是照著requirement給分(雖然事前並沒有明確公告requirement)
final的分數則是看評審心情(最後一天的presentation)
評審有系上的一些老師
還有微軟的人
但這會讓人死的很不明不白...
完全不知道自己到底為什麼分數會很低/很高
有些得高分的組，其實我也看不出來他們跟我們的差別
ρ 考題型式、作業方式
基本上整堂課就是做出一個chatbot.
最後會要做成一個網站，然後大家可以用這個去查東西。
然後每個milestone會有一個要求，可以當成有3次作業，但是可以連著一直做下去。
但是這是理想狀況，事實是很多次作業都只是做那次作業要求的東西
然後之後也不能用
spec也非常的簡略
可是milestone又是按照spec給分
又有出現過，在deadline前一天又更改spec的狀況
每個組之間，助教的評分標準又有一些差異
有時候問助教事情
助教就會說要問問看老師
然後就等了很久..
然後每組主題也不同，拿到一些做起來比較沒意義的題目
基本上還是退選比較好XD
有非常大量的垃圾事要做
如果想修最好可以跟工作馬一組
否則大家都會一直該該叫XD
分數的話
應該是不太甜
除非你知道評審喜歡什麼
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…)
不注重出席率
基礎的話
最好很會爬資料、寫網頁、生data、寫很多if-else
和少數一些NN的東西，老師上課並不會仔細教這些東西
但是會需要實作出來(不過實作NN的東西是比較簡單的部份)
適合很有耐心的人來上
Ψ 總結
這門課要做出一個chatbot
需要花很多時間
但是不一定能學習到什麼(不過也許能夠獲得成就感，但我個人是沒有)
如果對chatbot很有興趣
又可以接受做很無聊的事情(例如:if-else)
那也許可以上上看這門課
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※ 編輯: CSIE5566 (140.112.25.99), 07/17/2017 12:28:55
※ 編輯: CSIE5566 (140.112.25.99), 07/17/2017 12:31:40
1F：推 Buzzer5566: 吃鍋貼 07/17 12:38
2F：→ acetylSv: 想拿分一定要有潮潮的presentation 07/17 13:23
3F：→ acetylSv: 如果期待可以學很多RL的不推薦來 07/17 13:24
4F：噓 hsnuyi: CMU畢業 + 姓李的愛徒 就算不是在EE的關門弟子 竟然只有二 07/17 14:59
5F：→ hsnuyi: 星? 07/17 14:59
6F：→ hsnuyi: 基本上 可以看正妹就應該給三星 至少比看一個小老頭舒爽XD 07/17 15:30
7F：推 donald2450: 原po原來用一堆if-else!難怪我會輸!看來我該讓賢了! 07/17 15:46
8F：推 NTUEE56: 滿甜的吧？問5, 6個同學都拿A+ 07/17 16:12
9F：→ longlongint: 你以為你只學到 if else XD 07/17 16:42
10F：→ ignacio777: 噓hsnuyi 「看正妹就應該給三星」，噁心 07/17 16:50
11F：噓 finderri: 同噓某h 07/17 17:12
12F：推 vcyc: 純推老師 07/17 17:45
14F：推 kurenai0514: 這樓也太歪了xd 07/17 19:37
15F：噓 eesu: 就知道一定看得到hsnuyi崩潰XD 07/17 20:53
16F：推 UserAgent: 為期一學期的chatbot黑客松 07/18 18:20
17F：噓 su3cl3: 分數給的超級怪 07/19 03:30
18F：推 brian980466: 期末發表根本不太管chatbot本身train的如何 07/23 04:15
19F：→ brian980466: 只要挑簡單的data接一些炫砲api來個潮demo就能得獎囉 07/23 04:15
20F：→ brian980466: ～～ 07/23 04:15
21F：→ brian980466: Spec太簡略 成績出來不清楚給分標準 又因每組都是不 07/23 04:22
22F：→ brian980466: 同助教不同主題 給分標準更難統一 噢對了助教本身也 07/23 04:22
23F：→ brian980466: 是良莠不齊 如果剛好配到雷助教 重要事情一問三不知 07/23 04:22
24F：→ brian980466: 訊息已讀不回還會放鳥 只好自求多福 07/23 04:22
25F：推 brian980466: 然後送成績也是夠晚的 如果沒記錯期末發表完不久 所 07/23 04:27
26F：→ brian980466: 有跟成績有關的子項目都已結束 不應該最近才出來 07/23 04:27
27F：推 kurenai0514: Spec不清是蠻困擾的一件事 但樓上可能搞錯了 demo本 07/25 02:27
28F：→ kurenai0514: 來就是需要特別準備跟包裝過的 單看model performanc 07/25 02:27
29F：→ kurenai0514: e給分的是在milestone 但不同組別domain差異太大真的 07/25 02:27
30F：→ kurenai0514: 也很難比較 07/25 02:27
31F：推 brian980466: 我看有些人接了臉部辨識API 07/25 09:22
32F：→ brian980466: 然後把它當成一個feature 07/25 09:22
33F：→ brian980466: 把open source的東西當成賣點實在是... 07/25 09:22
34F：推 brian980466: 你說要包裝過我同意 07/25 09:31
35F：→ brian980466: 但用過度包裝嘩眾取寵應該不是原本的初衷 07/25 09:31
36F：→ brian980466: 而demo具體來說怎麼給分的也不清楚 07/25 09:31
37F：→ brian980466: 這堂課讓人困惑的部分太多了 07/25 09:31
38F：→ brian980466: 如果對分數很計較的人一定要超細心...還要有大量的耐 07/25 09:31
39F：→ brian980466: 心等待助教的回應 07/25 09:31
40F：推 zzzz8931: 老師下學期開 ADA 耶...... 07/26 19:52
41F：推 weareworld: 教rule-based? 有用到machine learning嗎？ 07/26 20:05
42F：推 iammrhelo: hsnuyi是不是暗戀老師呀？ 07/27 16:42