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（是／否／其他條件）：是
哪一學年度修課： 98-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
陳俊良(合開)
δ 課程大概內容
Introduction to the Course (陳俊良教授)
Machine Learning 機器學習(林軒田教授/作業)
Robotics 機器人學(王傑智教授/作業)
Bioinformatics 生物資訊 (趙坤茂教授/報告)
Social Networks 社群網路(林守德教授/作業)
Cloud Computing 雲端計算(劉邦鋒教授/作業)
Mobile Communications Networking 行動通訊網路 (林風教授/考試)
Medical Image Processing 醫學影像處理 (張瑞峰教授/作業)
這門課是資工系這學期唯二開在大學部的選修之一(另一門是Design Pattern)
就像陳俊良教授說的，這門課是開給大學部對系上的領域還不瞭解修的課
課程內容包含系必修所沒有的七個領域，由該領域的教授演講 6 小時
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
★★★★ (扣一分是因為中間的作業deadline都擠在一起)
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
每個老師的投影片，都附在 ceiba 上
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
兩週換一個主題，前幾分鐘由陳俊良老師介紹然後聽課
因為時間不多，每個教授對領域的介紹大多是概論性的，不會特別深入
所以就當作是聽不同的老師的演講就可以了
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
Machine Learning 14%
Robotics 14%
Bioinformatics 14%
Social Network 14%
Cloud Computing 14$
Medical Image Processing 14%
Mobile Communication Network 14%
送分 2%
這是課程網頁上寫的，基本上就是每個教授都有掌握一部分的學期分數
ρ 考題型式、作業方式
沒有期中考
期末考是林風教授的 MCN 那一部分，
至於考題型式，修過林風的 UML 應該都知道，題目和他洩題的基本上一樣...
作業看上面的配分就知道佔很重
簡單講一下
[Machine Learning]
有一份 data 包含第 i 個使用者對第 j 部電影的評分
要求寫出一個演算法預測第 p 個使用者會如何對第 q 部電影評分
trainning data 的大小是 900000
input data 的大小是 100000.
正確度以 square error 評估
這是競賽網頁
http://main.learner.csie.ntu.edu.tw/php/csit09fall/main.php
[Robotics]
從指定的 paper 中挑出一篇寫心得
[Bioinformatics]
挑一個與生醫資訊有關的主題寫一篇短文
[Social Network Analysis]
分別分析 ER model, BA model, ES model 在一開始有 x% 的節點 activated，
最後會有多少節點 activated
[Cloud Computing]
使用 Google App Engine 寫一個雲端應用程式
[Medical Image Processing]
使用一個 CAD 軟體(MeVisLab)，並寫心得
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…)
基本上蹺課是沒差的，因為是早上的課(五234)所以很多人常常姍姍來遲
不同的老師人數也會有差別，像是劉邦鋒老師那兩週人就爆多，
修課的人應該都是資工系大學部的
老師的說法是建議修過資工系大二、大三必修
但是根據這學期的內容，基礎我覺得是不需要，只要會用程式來表達想法就可
以來修了(因為作業需要)
加簽的話，老師是全簽，外系來修應該也沒問題
Ψ 總結
這門課是資工系新的課程安排下的一個環節，根據陳俊良老師的講法，比較適合
大三下到大四上來修，因為正好適逢選專題。
但是我個人覺得，如果想知道這些領域在做什麼、又不想修一整學期的課，
那早一點來修也無妨吧，這樣高年級比較好安排系選要修哪些。
附帶一題，下學期前瞻二的陣容和 97-2 的差不多，
除了許永真老師的 AI 換成朱浩華的普及計算
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