112-2
· 上學期
★ 5/5
👍 89
授課 5
內容 4
負擔 2
給分 5
- 授課內容
- 從監督式學習講到淺層神經網路，廣度為主深度為輔。
- 教學方式
- 林老師講課條理分明，會搭配例子和 demo notebook。
- 教材
- 投影片 + 林老師自製 lecture note，期末用 PRML 補充。
- 作業考試
- 兩次 programming + 一次小組期末 project，總量不重。
- 評分佔比
- HW 40% / project 40% / 出席 + 隨堂 20%。
- 總評
- 甜課與內容兼具，必修等級的選修。想進 ML 領域強推。