相比於過往的日子 這學期的中後段因為疫情關係改為遠距
因此在課程分數的比重、考試方法都有所變動
本學期總共修三門課+書報討論+大學部實驗課(助教)
雖然比上學期輕鬆些 但也不到很涼xd
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【機器學習 Machine Learning】簡稱ML
學期成績：A+ 授課方式：全中文
上課內容：投影片
近年來人工智慧、ML、DL這類的AI課程逐漸熱門
難度可深可淺 比起其他科目較為飄忽 但基本的知識和定義都會有
老師授課的語調有點平... 不知道是不是這緣故 我看蠻多人都在做自己的事
我偶爾也會睡著 學期中段就沒去上過課了= =(慚愧
想當初學期第一堂課 修課人數爆滿 有選到的、沒加選到的
只要晚點來教室 全部都只能站在教室後方 或是門口跟走廊
後來改到資電館的大教室上課 連加簽都還要抽籤決定
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作業部分總共有三次
第一次是三類酒各13種特徵 做一個簡單的高斯分類器(可用python或MATLAB)
第二次是公司僱人選擇 利用BLR和MLR做線性回歸(建議用python)
最後一次是圖片的神經網路辨識 就是設計一套三層的MLP去訓練模型(可用python或MATLAB)
每次作業的時間大約都在三個禮拜左右 算是非常充裕
除了程式作業 還會選出4~5題的手寫題目 都是取自原文書
這門課沒有考試 期末就是一個小組專題報告
主題會從工研院的人工智慧共創平台AIDEA中提供三個選項
分別是1.排硫預測 2.乳量預測 3.員工離職預測
助教會讓各組列出題目自願序(避免相同題目的組別過多)
我們這組後來選到乳量預測 大致上就是估計牛隻的產乳量
每個題目都沒有準確度的門檻 而是將所有同題目的組別結果上傳至AIDEA
利用RMSE求得score再進行排名 算是一種小組競賽
我們這組是上圖的藍色 排名曾經到過第一好幾天QQ
上傳總次數沒有限制(但一天最多50次) 因此可以不斷嘗試分數和排行
期末考週會讓各組上台報告結果 需要製作海報
(今年因疫情關係 變為線上口頭報告)
評分方式：三次coding+手寫作業(共60%)、一次期末專題報告(40%)
難度：★★★☆☆ (基本上就是常見的分類器、神經網路題目)
甜度：★★★★★ (助教給分很大方)
【數位訊號處理 Digital Signal Processing】簡稱DSP
學期成績：A 授課方式：全英文(重要的部分會用中文解釋一遍)
上課內容：板書、少許投影片(課堂會錄影 一個禮拜後下架)
老實說 我大三修DSP導論 大四修過一次DSP
這學期我又修了一次DSP
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因為很重要 所以修兩次(X
除了重要外 其實這領域是不管修了多少次 都能發現新的挑戰 新的難關
有讀過或翻過Oppenheim的應該都知道 能自己寫出後面進階題答案的人實屬不易
因為蠻多技巧性的問題以及需要有設計能力的思維
比起理論課 訊號處理更像是一門帶有大量背景知識的實作課
尤其像現在軟體資源發達 MATLAB、C甚至是python 都能模擬DSP的系統
但這塊領域較多部分著重於「現象」的探討與分析
單看這些訊號 很容易就對其產生放棄的心態
要學好也只能靠時間去培養 要速成是挺困難滴～
好 有點離題了
這門課共有兩位老師開課 我是上劉老師的班
相較而言是比較艱深的內容 老師很認真、教得很多
但也因為授課豐富 上課節奏會快一點 加上都是抄板書的關係
停下筆思考的時間會稍微少些
老師有時候會聊一些他過去求學的故事 蠻多笑話很冷 但老師說得很開心
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畢業於史丹佛的老師 英文流利就不用說了
但是無論語速 或是用詞 基本上大家都能聽懂 英文不好的不用擔心跟不上
再來就是作業的部分 每年開課的題目都不同(老師會重新自己出題)
然後繳交的隔週會發還回去 並且請同學上台講解
一題加總成績一分 作業共有五次 所以一人最多加五分的學期成績
自願者優先 如果都沒有人上台 老師會請助教找答案寫得較佳的學生回答
(只出現過某次作業的其中一題 最後還是助教自己上台講解xd)
老師的原則是堅決不親自解說 主要是希望大家能從中學習
然後上台解題也會鼓勵同學用英文表達～
最後是考試 理論上老師是不考考古題的 一切靠運氣 靠實力
期中考題目都很簡單 多數人都能考得不錯
但是期末考就難說了 基本上是考整學期的上課內容
不過會著重在後半部的章節 啊難度跟期中不是同個檔次(謎之聲：難道上學期還沒體悟到嗎...)
然後凡是大考 老師允許帶一張雙面的手寫重點進考場
DSP比較困難的部分大概就是濾波器設計
這塊是複雜又吃技巧的知識 老師會出一些設計題
是沒有正解 但也不容易拿高分的題目
評分方式：兩次期中考(共50%)、一次期末考(35%)、五次作業(共15%)
這學期因為疫情遠距的關係 第二次期中及期末合併成超級期末考(佔50%)
佔比總成績的一半... 真的是太硬太刺激了
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難度：★★★★☆ (對於第一次接觸的學生來說不容易)
甜度：★★★★☆ (老師會依照等第人數調分)
【通訊之數學方法 Mathematical Methods for Communications】沒有簡稱QQ
學期成績：A+ 授課方式：全英文(重要的部分會用中文解釋一遍)
上課內容：板書、老師自己的講義(遠距改成預錄影片)
這門課分前後半部 前半大概是期中考範圍 後半則是期末考
前面先教高等線代 後面為高等離散
這對於沒補過習 考過研的學生來說會比較難一點
加上本肥是從鄉下學校上來的可撥推甄生 大一所學的線性代數都忘得差不多了(而且教很淺)
而這堂的核心重點就是以向量(vector)的觀點去解釋工程數學
相比過去曾接觸過 用矩陣(matrix)切入的線代較為抽象
並且更著重於Field、Ring、Group等算數域的部分
其實常常會聽得不是很懂... 幸好老師都有上傳授課的講義(分批上傳)
搭配講義可以彌補上課缺少的筆記 遠距後還能邊看影片邊抄筆記
主要是老師的字有點...嗯 然後有時候寫很小
還需要猜猜看黑板上寫的究竟是啥xd
但是整體而言老師教得很好 下課都會讓學生發問 並改用更易懂的方式講解
另外老師上課會點人回答問題 如果問三位同學都答錯
老師就會親自說明 課堂上有不少是數學系的學生
還會故意避開數學系的起來解答 也是挺刺激的(小提示：坐前面幾排不太會被點)
作業有兩次 可以上傳手寫的答案 也可以選擇用打字的方式完成
題目不會很多 難度也不到很高(都是證明題) 有些從講義可以得到解題的啟發
但問題的形式會有所改變 部分的解答在網路上能夠找到
然後大概在學期的三分之一 會有一次小考
總共有8至9題 時間為一節課 考題大致分名詞解釋(有必要則需寫出簡單推導)
以及純證明題 不過也算是一些重要定理的變形
應該說包括期中、期末考都是類似的模式 只要有寫出關鍵的部分
也都有不低的分數 所以對接觸不多的學生來說 多花點時間複習 基本上不會太難
(小抱怨：所有成績都超慢才出來 不知道是在拖甚麼的...)
評分方式：兩次作業(共30%)、一次小考(15%)、一次期中考(25%)、一次期末考(30%)
難度：★★★☆☆ (對於沒接觸工數的學生可自動加半顆至一顆星= =)
甜度：★★★★☆ (助教不會改很嚴 方向對了就有基本分)
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以上是本學期的三門課心得！
老實說 這或許是修課生涯倒數的兩個學期
有些感慨 也有點不捨 從小到大上過數不清的課程
上下課鐘聲在校園生活裡來回穿梭
那個單純修課的學子身分也來到了尾聲
接下來就是兌現過往接觸的知識 學以致用的階段了
走到這裡 蠻慶幸在求學的歷程中 不曾被當或是不及格
到最後 依然能夠高分通過每一門課
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創作內容
【清大】電機&通訊修課心得(下學期)
因為很重要 所以修兩次(X
生活 (9)