[評價] 101-1 于天立 人工智慧

[fu3mo6 (ㄚ龐)]

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         （是／否／其他條件）：
否

      哪一學年度修課：
101-1

      ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
于天立

      δ 課程大概內容

總共大約分三個部分

這學期的順序是 search -> machine learning -> logic

各5~6周

      Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★

五顆星!!

      η 上課用書(影印講義或是指定教科書)

有參考書，但沒有也OK
主要:
Artificial Intelligence: A Modern Approach    by Russell & Norvig 3rd

次要
Machine learning        by Mitchell
Artificial Intelligence for Games      by Millington & Funge, 2nd

      μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)

老師在上面用投影片講課，偶爾搭配黑板

進度上每次前半節課會快速複習上周的部分

老師會觀察學生表情，在大家很茫然的時候會講慢一點

怕老師講太快的話，就坐前幾排茫然給他看吧XD


      σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)

紮實吧！
homework 8% + 8% + 9% = 25%
Midterm 30%
Final 20%
Project 25%

最後調分會全班一起加分

      ρ 考題型式、作業方式

作業：寫pacman(小精靈)，使用的語言是python

因此排斥學習一種新的語言的人請慎重考慮

作業不難，不像隔壁房有時候會不小心把我們的投影螢幕佔領的資結

共三次作業，每次應該都可在10~20hr內結束



考題形式："非常靈活的"問答題

結合不同章節的概念，把好幾個東西混在一起

很難完全寫對，但老師會部份給分

考試滿分 = 所佔的期末比例 (期中考滿分30，期末20)

問答題每題約2~3分，把你想的東西全部寫上去，不要錯得太誇張應該可以拿一半



期末專題：2~3人一組，寫任何跟AI有關的題目

期末專題DEMO訂在期末考後一周，是投票決定的

雖然沒有規定，但期末專題幾乎所有組別都有做圖形介面，有如在聽網多般

可惜的是因為組別較多，每組只有10分鐘可報告


      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…)

不重視出席率

加簽是採第三類，老師很堅持不超過人數，說下次可能會收更少

這是電機所的課，修課的人數上大學部和研究所大概一半一半

基礎的話就是coding能力吧

真的是一門可以學到很多東西的好課!!

      Ψ 總結


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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) 
◆ From: 111.240.172.82
推 vincere:好課大推!可以學到超多東西!!!
推 yanshencun:推一個~
推 angela0130:好課！！ 老師很用心~
推 david942j:超想加簽可是簽不到!QQ
推 nfprzkuma:樓上我記得後來人數沒滿喔 &看來只有我邏輯聽不太懂 QQ
推 david942j:因為前幾周老師都很堅持 所以就去別的課了
→ fu3mo6:樓樓上我有寫說我邏輯聽得懂嗎...XD
推 vincere:邏輯我也聽不太懂XD