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）：是 哪一學年度修課： ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 陳尚澤 林軒田 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) 資訊系大三必修 δ 課程大概內容 前半學期是陳尚澤教授上課，介紹了一些經典的搜尋演算法，後半學期是林軒田老師上課，內容就是拿機器學習的其中一些內容+一點新的內容來教 Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ 3.5課星 η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 無 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 投影片，上半學期還沒遠距上課的時候就有錄影，會放到NTU COOL上，下半學期則是因為遠距改用Yt直播 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 作業4次 各10% 期中考30% final project 30% 最後等第就是照原始成績給 ρ 考題型式、作業方式 期中考全手寫，作業有分programming 跟hand-written，programming都是用python寫，並且都有先寫好框架，只要寫好to-do就好，hand-written題目很少(都是四題)，比較難的可能只有第三次作業，其他三次都蠻簡單的 final project則是要寫一個德州撲克的AI，一樣該有的環境跟套件都處理好了，並且有提供三個baseline，各佔10分，另外60分則是report，剩下10分是跟別人對打來獲得，另外他們會取跟別人對打贏錢最多的前32名進行單淘汰賽，第一名學期成績加四分，第二名加三分，第三名加兩分，第四名加一分 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…) 不點名，當初選課的時候限定電資學院大三以上才能選，因為小弟我是大二的，所以並沒有選到，加簽方式是現場加簽，要簽的人把系級寫在一張紙上，本系應該只要有去加簽就會上，基礎是會python跟會一點點的deep learning Ψ 總結 這門課之前都沒有開過，是新加進B09大三下必修的課，因為明年就要變成大家的必修了，所以今年算是作為明年準備的實驗性質的開課，但不得不說這門課感覺還沒有抓清楚方向，前半學期的投影片甚至是直接拿UC Berkeley的人工智慧導論的開源投影片來教，第一次作業跟第二次作業甚至直接抄UIUC還有UC Berkeley的作業，手寫也是直接拿他們的期中考題，後半學期的話就沒有這個問題了，非常有田神style的作業。 final project的話感覺還可以，時間給的很充裕，也有baseline能至少讓我們看自己的AI怎麼樣，並且report也給的甜過頭了(?，我自認沒有做的很好，當初想說可能60分拿40分就好，但意外的幾乎滿分。 總之，因為明年就要變必修了，即使今年是第一年開課，還是希望明年能對課程有更多的規劃，但也必須給系上掌聲，願意跟隨國外大學的腳步還有聽取畢業系友的建議，設立這堂課，希望這堂課能越來越好 --

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