※ 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 哪一學年度修課：109-2 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 王奕翔 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) 電信所、電機系選修 δ 課程大概內容 1 Information Entropy, Lossless Source Coding 2 Mutual Information, Channel Coding 3 Lossy Source Coding 4 Source Coding for Continuous Source 5 Learning Information from Data, KL-Divergence Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 想混 0 想學而且肯花時間讀書 ★★★★★ 喜歡被數學摧殘 (?) ★★★★★★★★ 數學苦手 ★★+0.5 η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 上課用投影片， 推薦閱讀：Cover & Thomas, Elements of Information Theory、另外還有多本課本、Le cture note及論文 教授希望我們多方自主學習、不要只靠投影片、作業的重點有時候會藏在這些 reference 裏 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 課程前2/3是老師以投影片講課，每章大多從介紹一個消息理論的問題開始，推導出重要 的 measure 和引理，直到得到該章的大結論，之後再做一些補充/拓展，算是數學推導上 相當嚴謹的課程（但太冗或太難的證明還是會被跳過）；最後約6週則是讓同學提案以及 報告期末專題，以及舉行考試 遠距教學部分，從學期初開始就固定提供課程影片（除了有一次沒錄到音），教授手動推 導的部分大都會寫在螢幕上。我自己就是大多時候遠距上課，主要是因為自己控速度的話 好像吸收得更好。不過千萬不要因此堆著影片想說一次看完，腦袋會燒掉 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 40% 作業 30% 考試 30% 期末專題 ?% Bonus 給分應該算紮實甜。po主作業算高分、有交bonus、考試砸掉，期末專題則是普普通通， 最後拿A-算是蠻公允也不至於太難看的分數 ρ 考題型式、作業方式 作業： 共有五次，前四次為證明題為主，都會有簡單的題目，不過難題則是一次比一次難，要有 一份作業要想好幾天的心理準備，但評分不會太苛求細節。如果想不出來可以去問助教或 教授，會省很多鑽牛角尖的時間 第五次作業是聽老師找的演講寫心得，相對來說這部分仁慈很多，只要肯聽肯寫就可以拿 到很高分了 考試： 只考一次，考老師教的所有內容。這學期考試時遠距，所以 open 除了網路聊天室以外的 任何東西。考試的題目不像作業那麼刁鑽，但仍然不是隨便查查投影片或網路就能拿高分 期末專題： 有三種選擇，一是 survey 一個消息理論裡的子領域，二是 attack 一個消息理論領域的 open problem，三是 establish 一個新的消息理論問題並取得初步成果。就我觀察大部 分人都選第一個，後兩個可能要本來就有相關研究才做得下去。 選好主題後，要寄信跟教授約時間討論，在課堂上提出 5 分鐘 proposal、期末時要做20 分鐘的完整口頭報告，以及一份LaTeX 書面報告（有提供模板） Bonus： 如果自覺成績不好看，可以多交一份作業五，但不確定能補到多少分 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…) 不看出席、當然報告還是要到。而且如果報得亂七八糟是會被當場電的 應該要先學過機率與統計，還會用到一點線性代數跟微積分 沒特別注意加簽，但應該不至於難簽 教授很鼓勵同學上課發問，不過上課當下腦袋可能還在 process，所以基本上大家都是一 片沈寂。但如果下課或寄信去問問題，教授也很願意花時間解釋 Ψ 總結 教授的課在電機系中算是聞名遐邇的硬，不過相對來說，如果投入心力能學到的東西也很 多 不過期末專題主題要慎選，自己這組不小心選了一個很難的跨領域主題，結果讀到腦袋短 路qq --

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