課名：機器學習概論
科號：CS460200
老師：郭柏志
課本：N/A
課別：資工系 D 類專業必選修
學分：3
涼度：★★☆
甜度：★★★★
建議先修課程：微積分、機率、Python
課程內容簡介：自經典的 ML 至近代的 DL
上課方式：
實體簡報授課，但後期由於璟德講堂冷氣故障因此也調整為有錄影的同步遠距
給分：
- 4 Exams 30%
- 4 Assignments 40%
- Term Project 30%
考試作業型態：
四次考試是 open-book Google Form, 但會考一些奇怪複選題、計算題，時間不長僅有一
節課，題數不多因此每題佔總成績比例亦不低，總的來說分數不好拿，還有其他問題像是
資電館 Wi-Fi 人多就不好連，大家都開熱點訊號互相干擾更悲據，網路斷了重連上
Google 還可能會把你 roll-back
四次作業都必須交 Jupyter Notebook 其實我還是比較喜歡寫正常的 Python, 第三次自己
刻簡單 neural network 滿有意思的
上學期開始期末 project 分組改為根據對主題的志願序隨機亂數，我原本跟其他朋友有一
起 propose 但沒跟他們一組，不過有跟大一、二的室友一組，有機會跟其他人共事也是不
錯的經驗，雖然我沒有很同意老師建議以 PM 等角色分工，來修 ML 這門課重點應該還是
coding 吧
老師的喜好、個性：
老師是我的導師，人很好也非常認真用心，助教人手也找得很充足
給加簽嗎？
給，簽爆
補充：
下學期預排開始一陣子了，趕緊補一下心得
總成績／班上排名：
成績：A+, T 分數 60.27, 1/24
成績分布：不公開，平均 3.54, 標準差 0.74
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