欸大家好，我又來介紹課程了，希望沒有打擾大家太多，先祝大家期末考順利！ 106-2 我（孔令傑）在資管系有四門課（兩門合開）是大家可能會想修的， 我簡單介紹一下。詳細資訊在課程網站裡都有，大家有疑問也歡迎問我～ 1. 商管程式設計（http://www.im.ntu.edu.tw/~lckung/courses/PBC106-2/）： 106-2 的形式會跟 106-1 幾乎一樣，但是取消期末考（恭喜大家 XD）。 感謝這學期修課的同學支持盧老師跟我用影片授課，這樣就可以每學期開， 一直開到沒人想修為止了。 這門課是設計給毫無基礎的同學的，但它還是有它需要的難度和負擔， 106-1 的停修率是 20%（146 人中 29 人停修），所以並不輕鬆愉快～～ 停修的大多是大二同學（大二停修率超過 33%），我想跟大二系上必修多有關。 總之以上資訊供大家參考。 因為經濟系支援了我們一位助教的薪水，所以有 25 個名額留給經濟系喔。 最後，為了第一堂課不要因為加簽浪費大家時間，這次想請大家填線上意向書。 請想修課的同學，在 2/20 23:59 前到 https://goo.gl/2HiAsT 填表， 我們會在 2/23 23:59 前公告結果～～如果無法滿足大家，也請大家多包涵了。 2. 資料結構與進階程式設計 （http://www.im.ntu.edu.tw/~lckung/courses/DSAP106-2/） 這門課是資管系新開的大一下必修，前身是以前大二上的必修「資料結構」， 現在是前 1/3 教物件導向程式設計，後 2/3 教資料結構。 適合有程式基礎的同學，例如修過資管系一上「程式設計」或類似課程的同學。 修過一學期程式設計課的人會愈來愈多，如果想要顯得和他們不同， 修資料結構是一個辦法，當然那也就表示在寫程式之外， 也得開始「設計」程式、「規劃」程式和「分析」程式效能了， 「算點數學」當然也是免不了的啦。 如果想要學得更多更深，我推薦資工系蔡欣穆老師的「資料結構與演算法」XD 3. 作業研究（http://www.im.ntu.edu.tw/~lckung/courses/OR106-2/） 這門課講企業能如何用最佳化方法解決生產、物流、存貨、定價... 等商業決策， 從理工電資的角度，可以被理解為介紹各種最佳化模型和最佳化演算法的應用； 從商管經濟的角度，可以被理解為這些決策問題有什麼量化方法可以使用。 另外，這門課教的一些最佳化模型和最佳化演算法，也是機器學習方法的基礎， 換言之你也可以說它是人工智慧的基礎、大數據的基礎、FinTech 的基礎 XD... 總之這是一門不怎麼受歡迎的課，理工電資的人通常對商管應用較無興趣， 而商管經濟的人很多不喜歡演算法和寫程式 XD。但這是我個人的研究領域， 我對它還是充滿熱情的～～歡迎大家來一起學習！ 這門課英語授課喔！ 4. 資訊經濟（http://www.im.ntu.edu.tw/~lckung/courses/IE106-2/） 這是門給研究生的課，教研究生怎麼在商管、經濟甚至社科的領域中， 使用主要是賽局理論的研究方法，做所謂的「理論研究」。 這是一門不折不扣的教研究方法的課，絕非什麼要講數位經濟、IT 發展的課， 請大家千萬不要誤會。 最適合修這門課的，是必須或考慮用賽局理論模型寫碩士或博士論文的同學。 對賽局理論有興趣，從未接觸或修過一學期的也很適合， 可以把這門課當成是應用賽局理論課。學過供應鍊、生產、行銷等課程， 想要看看如何「嚴謹地」研究這些議題的，也歡迎來試試看。 修這門課需要一些基礎數學和賽局理論的知識。如果想瞭解更多， 可以先看一下我在 coursera 上的課（https://www.coursera.org/learn/gabr， 需要免費註冊），106-2 的前五週內容都在上面了～～ 可以先看個大概但不要全看完，在學期中我除了請大家去上面看影片， 實體課程的討論應該也有幫助的。 這門課的研究方法是我最主要在用的，所以這門課也是我個人最有熱情的一門課， 雖然某方面來講也是現在最「不被需要」的課，但喜歡討論資源分配、 機制設計、系統效率、自我選擇等議題的同學， 修了這門課或許會跟當年的我一樣，對這個世界有全新的觀點呢。 非常期待跟有興趣的同學一起學習！ --

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