若是通識課程評價，請用 [通識] 分類，勿使用 [評價] 分類 標題範例：[通識] A58 普通心理學丙 林以正 (看完後請用ctrl+y刪除這兩行) ※ 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）：否 哪一學年度修課： 110-1 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄):張智星、韓傳祥、陳君明 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)： 資工系選修 δ 課程大概內容： (這裡只列個大概，詳細的課程在 http://mirlab.org/jang/courses/finTech/ ) 09/22 簡介 09/29 技術面知識（Ｋ線、均線） 10/06 技術面（RSI,sharpe ratio） 10/13 KNN 10/20 classification 10/27 Robo advisor 11/03 Introduction to Fintech 11/10 數位貨幣與區塊鏈1 11/17 數位貨幣與區塊鏈2 11/24 數位貨幣與區塊鏈3 12/01 數位貨幣與區塊鏈4 12/08 Performance Indices 12/15 Midterm 12/22 missing data imputation 12/29 MLP,DNN, PCA Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 喜歡線上上課：★★★★ 本課程全程線上 想用slido和老師匿名聊天：★★★★★ 喜歡翻轉教學：★★★★★ ML大神想虐人：★★★★★ 想學習fintech中的ML：★★ 建議直接去修機器學習 想學習fintech中的密碼學：★★ 建議直接去修陳君明的密碼學 想學習fintech中的金融工具：★★ 建議直接去修專門學科 覺得金融科技不應該只有AI:★ 作業幾乎都和ML有關 不會寫程式、對ML沒基礎：★ 最好是有經驗再來修 η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 課程網頁中的所有補充教材、影片 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 上課前需要先把該週的教材全部讀完，在上課的時間老師會開啟slido開放同學問問題。比較艱深的內容老師也會在上課時才說明。最後的30分鐘是小考，主要會考老師剛剛補充的東西。 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 算紮實，全班有做線性條分，讓成績分布和往年差不多，所以也不算甜。雖然說要被當掉不太容易，但要拿A+也沒有到很簡單。 ρ 考題型式、作業方式 三次作業、一次期末考、一次期末專題 第一次是在Kaggle上，預測使用者是否會使用某個金融服務 第二次是在投資大擂台上，選擇投資組合讓三年回測的SR最大 第三次是寫密碼學的紙本作業並上傳ntu cool 期末考會考三個老師的上課內容，韓老師全部是選擇題，大概佔比1/8，陳老師是選擇題加上填空，大概佔1/4，剩下是張老師的題目，有填空、計算、畫圖 期末專題是參加玉山辦的AI競賽，給消費者的信用卡紀錄，預測該使用者未來的消費類型 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…) 本課程全程線上，只要小考大考準時出現，有沒有在線上根本無所謂。 本課程絕非甚麼通識課，不只在數學和程式方面最好都有一點基礎再來，因為老師會期望你自己要自立自強。 另外本課的算分方式也算嚴格，作業允許你用任何方法訓練模型，然後分數是用你在班上的排名，所以如果不想被其他ML大神電的太難看還是要先有一些基礎比較好。 然後線上期末覺得有點不近人情的地方就是限定是參加玉山的比賽，因為之前看網路評價似乎是可以自己選擇金融科技的主題下去做，結果這學期強制我們每個人都要train model，而且主題也是我沒什麼興趣的。總之我自己是覺得期末的題目選擇太少了。 雖然有諸多抱怨，但是上課的氣氛卻異常的好玩。老師會在slido上面開放匿名留言，剛開始留言頂多是問一些智障問題，但到後來出現越來越多幹話和崩潰的留言，重點是老師還會一個一個回，真的是滿佩服老師的心理素質。 Ψ 總結 我覺得這門課處在一個滿尷尬的定位，若是定位在通識課，則課程的難度非常新手不友善。若是當作專業課程，則會讓人覺得課程的主題有點太分散。所以修課前最好先想想你修這門課的想法吧。 --

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