系 所：資工系
教 師：曾吉弘
必 選 修：選修
學 分：3
心 得：
這門課是由鄭欣明老師與新聘任的曾吉宏老師一起授課"深度學習邊緣運算"
來不及新增新課程，所以借用原有的「嵌入式系統程式設計」課程名稱
所以之後沒意外的話應該是會以深度學習邊緣運算這課名出現!
學期初會先分組 一組1-4人 每組都會配發一組邊緣運算裝置 - Jetson Nano
課程以應用面居多 主要是跟OpenCV做結合來介紹一些深度學習的觀念
例如Transfer Learning, autoencoder, GAN, 人臉辨識...等
個人是覺得很新奇 第一次用這麼小的device來進行深度學習的運算
原本沒修過任何跟電路有關課程的我 也在這堂課學會了一些基本的電路觀念
評分方式如下
1. 期中專題展示：25% / 期末專題展示：35%
Project就佔了60%，顯而易見是一堂project導向的課程
題目沒有限定，由各組自由發揮，但是一定要用到Jetson nano與鏡頭
因此幾乎全部主題都跟物件辨識有關
評分方式沒公開 就是由老師自己評分
創意、技術跟報告的效果應該都占一部分
2. 出席：10%
每堂課都會點名
缺席一次扣10分
3. 回家作業/課堂競賽 (5% x 6)：30%
每堂課都有回家作業 大部分都要在nano上實作
其中取最高的六次取平均
但老師會視每個作業的難易度調整各作業的滿分
例如一開始的基礎設定最高就70-80 但到後面要自己train一個風格檔最高就能拿到100
4. 額外加分 (0-5%)
老師有叫我們去參加Google的課程 拿到11個badges就可以+5分
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這堂課還滿適合深度學習的初學者 因為會從最基礎的深度學習理論教起
對深度學習已有一定程度者 也滿推薦修的 可以玩到很多應用面的東西
建議對電路要有基礎概念 沒有的話也要找會電路的來湊組 不然project可能會辛苦一點
(我們這組就有一個電機系的 hehe
老師有時候講話很機車 但其實很好相處、很好笑 評分也還滿佛的
有不少人在課程後與課程中都有在跟他持續聯絡 包括我
如果下學期還有開滿推薦大家修的
推 薦 度：★ * 5 (最少一顆 最多五顆)
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