[心得] 吳凱強 計算方法之實務應用

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⊕課名⊕
計算方法之實務應用

▲教授▲
吳凱強

★修課年度★
109-2

￡教了什麼￡（課程大概內容。或是額外學會了什麼東西。）
Boolean satisfiability (一些解SAT problem的heuristics)
Binary decision diagram
Hidden Markov model (最主要是Viterbi algorithm)
PageRank
Pipelining and Retiming
NLP (助教課)
Metaheuristics

◆上課方式◆（投影片、團體討論、老師教學風格）
new E3會放投影片
投影片有一些老師會挖洞 上課認真筆記作業會比較好寫 (SAT那部分)
到學期後1/3因為武漢肺炎就改用Microsoft Teams上課了QQ

▼考試作業▼
Homework 0 解數獨
Qualification problem

Homework 1 解數獨
只是要用MiniSat解

Homework 2 找出一個數獨有幾個解
跟BDD有關
要用python的pyeda這個package

Homework 3 hidden markov model的問題
用Viterbi algorithm解
加上簡單的dp & 要解決floating point precision這個問題

Homework 4 BDD相關的問題
閱讀測驗(X
題目看清楚應該很快就解出來了
不要學我題目沒看清楚 一直在想解法哪裡有問題LUL
難度大概介於AtCoder Beginner Contest第二題跟第三題間

Term Project 刻出一個SAT Solver
分成三個milestone
Milestone 1 實作簡單的heuristics解小測資的SAT problem
Milestone 2 實作複雜的heuristics解中等測資的SAT problem
Milestone 3 改進你的milestone 2解大測資 & 實作一個SAT solver的實際應用
比較要注意的是milestone 2要花點時間 記得早點寫

Final Project 用metaheuristics找NN的parameters
基本上是用基因演算法找
雖然好像可以用random search靠賽找(?

￥其他￥（是否注重出席率or嚴禁遲到？需要的基礎？）
沒點名
有上過演算法應該會比較輕鬆一點吧

￠最後想說的話￠
老師真的教得很好 上課會講一些他在美國的趣事
是我少數完全沒翹課的課 反觀我其他兩個選修 KEKW

唯一感到可惜的是我覺得作業稍微有些簡單
除了Term project 其他作業還蠻快就寫完了

最後再推一下這門課
學到很多分數也不錯

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