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※ 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: 108-1 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄) 吳沛遠(主授) 李宏毅 林宗男(合授) 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) 電機系 δ 課程大概內容 Intro to Machine Learning Probabilistic Generative Model Logistic Regression Back Propgation, Gradient Descent Introduction to DNN Introduction to CNN Principal Component Analysis autoencoder RNN ====== 以下為大金沒教的 ====== Expectation Maximization Convex Optimization kernel SVM PAC - Learning Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 不好說 η 上課用書(影印講義或是指定教科書) μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 主要都是用大金的投影片 後半學期是吳沛遠自製的理論推導們 σ 評分方式(給分甜嗎?是紮實分?) 作業 10% * 5 final project 20% final exam 30% ρ 考題型式、作業方式 考試留著底下一起說 作業就是有顯卡就沒問題, 每次作業都會有助教的code給你抄, 而且跟宏毅的作業有一些重疊, 當一個 GitHub 小能手 應該不用擔心寫不出來...吧 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…) 先講課程內容: 多數同學來修課都是為了寫扣 或是找工作的時候說: 「 我有學過 machine learning 」 而不是每個禮拜花三小時 來聽老師證明機器為什麼可以學習 會算這些數學和找工作的 correlation 大概趨近於 0 吧 這些心態也都反映在下半學期的出席率上 助教課的人數和算數學的人數 有顯著的不同 所以如果你很不喜歡數學 那這門課應該真的不太適合你 QQ 考試形式: 這門課去年被說是計算機學習 在我看完考古題之後是一點也不意外... 今年有大幅度的改良 一點都用不到計算機 但是充滿了證明 對後半學期缺課的人來說根本就是死刑... 因為前半學期的上課內容 幾乎都沒有在期末考試裡 只要有套件的方法一個都沒有出 所以平均成績也就只有 40 左右 (又讓我想起電子學的分數 程式作業: 我對程式作業還是有一些信心的 如果你有好好的寫完程式作業 其實你就已經對於 pytorch, sklearn 等機器學習套件有一定的了解 在 loading 相對小的條件下 我覺得乖寫作業最不虧了 上課風格: 老師本人就是一個數學狂熱者 又是一個好學生 和同學之間的共鳴蠻少的... 但有同學去找老師問問題的話他會很開心 也因為老師不太了解同學 所以當我們跟老師反映 期末不要一直按計算機 考卷就變成了證明題 QQ (大家抱歉 期末考的方向可能就要請以後修課的人 再跟老師反映了 助教們: 其實很感謝其他助教願意來幫忙 畢竟現在這個軟體起飛的年代 大家的專長都是寫扣 沒有人想要算數學 QQ 不過這種實作課的最大好處是 有助教可以問 而且助教信箱是 24 小時不打烊的 (其實可以問助教數學證明 這門課還是有很多可以利用的資源啦 定位在一門機器學習入門的課 我是覺得不好不壞... 只是受眾跟大金的課還是有落差 大金的課相對起來更重視實作 這門課多了一點理論基礎 不過想選課的人要好好想清楚 XD 不要因為課名很潮就腦衝了 Ψ 總結 不知道能幫這門課洗白多少 但畢竟是我這個學期的心血 還是留個紀錄QQ --



※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.139.81.185 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/NTUcourse/M.1580218484.A.44D.html ※ 編輯: kevin60907 (223.139.81.185 臺灣), 01/28/2020 21:36:52 ※ 編輯: kevin60907 (223.139.62.201 臺灣), 01/28/2020 22:53:05 ※ 編輯: kevin60907 (223.139.62.201 臺灣), 01/28/2020 22:54:34 ※ 編輯: kevin60907 (223.139.62.201 臺灣), 01/28/2020 22:55:34
1F:→ Jimmy030489: 寫出好code跟數學習習相關 尤其ml更要01/29 05:25
2F:→ Jimmy030489: 除非你們只想要皮毛說嘴 不然數學一定要算01/29 05:26
3F:推 plsmaop: 我以為機器學習都是數學課耶......01/29 09:42
4F:推 pttnowash: 我只會Dicklearning01/29 12:36
5F:噓 liang1230: .....不學數學是要學什麼ML01/30 11:02
6F:推 sunhextfn: 如果有個反串classifier,這篇文章會是它的夢魘01/30 11:42
7F:推 sarsman: 電機ML唯一支持大金01/30 17:17
8F:→ KirimaSyaro: 可憐哪01/30 22:46
9F:噓 kriswu8021: 機器學習不教數學不然要教怎麼用sklearn?01/31 12:25
10F:噓 peskotiveswf: ML不學數學寫證明??01/31 14:44
11F:推 krusnoopy: 期末考題風格超級大轉變 從計算機學習 變成古典機器學01/31 18:37
12F:→ krusnoopy: 習證明大會考(SVM,EM) 學生平均37分 我也是笑笑01/31 18:37
13F:推 nangaluchen: 是說只是想找工作時能說嘴 其實臉皮厚一點就行了01/31 21:28
14F:→ NTUEE2CS: 只要會import keras 人人都會dick learning02/01 00:00
15F:噓 shiauji: ML不學數學幹嘛還修課,自己看書用個套件不就好了02/02 09:45
16F:噓 oToToT: 先說我沒修過機器學習的課,但如果只是要弄個NN作點小東西02/02 16:30
17F:→ oToToT: 本來就不用去修課吧,自己看看各種套件manual就可以了啊,02/02 16:30
18F:→ oToToT: 數學才是基本,課程只想寫code是只想當碼農? 02/02 16:30
19F:噓 oToToT: 越看越覺得像反串的02/02 16:31
澄清一下好了 我是這學期的助教 我完全認同機器學習背後的數學很重要 但這篇的目的是紀錄這學期的上課狀況 後半學期教證明的時候 出席率真的很淒慘 同學的學習成效 也反映在期末考證明題的答案上 我大概改了一半以上的考卷是空白的 所以我只是建議 如果不喜歡數學的同學 修課前要想清楚 就醬 ※ 編輯: kevin60907 (42.77.95.195 臺灣), 02/02/2020 20:22:14
20F:推 a127000555: 幫補血 我覺得期末考全考後半段,我覺得不大妥 02/03 08:57
21F:→ PeteNiu: 你是修課學生還是助教,為什麼會"改了一半以上的考卷"? 02/03 12:58
※ 編輯: kevin60907 (223.136.225.70 臺灣), 02/03/2020 13:41:39
22F:推 Leo930057: 助教辛苦了QQ期末考助教改的真的彿...... 02/04 17:38
23F:推 Leo930057: 在這邊幫沛沛補一下血,老師人很有教學熱忱,但數學證 02/04 17:42
24F:→ Leo930057: 明的投影片有點難讓人看懂= = 02/04 17:42
25F:推 unmolk: 幫補血 助教辛苦惹TAT 02/04 22:38
26F:推 godbye45: 原po就說了他是助教阿 XD 02/11 11:10







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