推 dannyko: 然後成績很晚送 02/11 11:36
推 CVPR: 推 又甜又涼 還有零食吃 02/12 11:06
推 numpy: 成績真的晚，不過滿甜的XD 02/13 02:54
※ 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： 107-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 徐宏民
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)
資工所 網媒所
δ 課程大概內容
Introduction to cognitive computing and machine perception
image sensor, video, compression, and shot detection
low-level visual features: color, texture, and shape
Local features and visual words
visual feature: face
hash-based indexing methods
feature reduction and manifold learning
convolutional neural networks
3D image recognition
aesthetic learning
sentiment/emotion learning
https://winstonhsu.info/2018f-cognitive-computing/
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★
感覺想要以討論課的形式:但是好像討論不太熱烈
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
講義, 老師還強調講義不可外流, 不可錄音
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
投影片, 團體討論, 不過基本上都只有老師在講
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
還不知道成績, 不過開學講有三次作業, 後來不知道為什麼只變成2次
配分不知道又改成怎樣
ρ 考題型式、作業方式
有一次期中考 開書的, 蠻簡單的, 記得把重點投影片印好就好
計算也算簡單 考些Haar feature, integral image之類的簡單計算
還有precision, recall之類的簡單計算
數學不會考得很難
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…)
寄信給助教加簽, 開學幾週後加退選退掉的人有點多, 所以不會滿
Ψ 總結
作業兩次 HW0算蠻簡單的, 只要edge detection,
HW1 是image retrival, 感覺跟徐教授之前開的多媒體資訊檢索有重疊
一次期中考, 開書考 簡單
一個final project 只要present不用寫報告
今年是第一次開這門課, 之後不知道會不會改變, 不過我今年修是覺得
不算重的課, 跟隔壁電機所的電腦視覺比起來
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