[心得] 深度學習 吳尚鴻
課名：深度學習 (Deep Learning)
科號：CS565600
老師：吳尚鴻
課本：無
課別：資工系/所 選修
學分：3
涼度：★★☆
甜度：★★★☆
建議先修課程：
課程內容\簡介：
一開始會教一些數學，像是機率、線代等等，期初時會有考試，考這種比較數學
的，如果沒有考過，就不能修這門課。
考完試後，便開始主要的課程。主要一開始還是從ML出發，講講傳統的機器學習
，像是用linear/logistic regression，或是SVM等等，也會提到資料前處理的重要性及
可能該怎麼做。
再來才會進到neural network，基本上很多東西都會提到，word2vec、CNN、RNN
、Autoencoder、GAN、supervised/unsupervised/semi-supervised learning、RL
上課方式：
主要都是用投影片上課，不過有些地方數學比較複雜的話，老師就會用白板講解
給分：
期初考 20 %
4次competetion 共40%
10幾次lab 共40%
考試作業型態：
期初考就是考老師第一週上的數學
competetion似乎每學期都會不大一樣，我這學期的4次competetion分別是
1. Predict News Popularity (主要是練習data preprocessing)
2. Object Detection
3. Inversed Image Caption
4. Using RL to play Flappy bird
lab主要都是當週的上課內容，而且大部分code助教都已經寫好了，通常lab
都只要寫一兩個function就好
老師的喜好、個性：
人很好，上課滿生動的
給加簽嗎?
考試有過應該都可以?
補充:
期初考的門檻是top 70% or 70分以上。
要自己有GPU，課堂不會提供。
對這領域的初學者來說，可能loading會滿重的，但如果很認真去研究每次lab，
收穫會很多。
總成績/班上排名： A+ 1/72
成績:
成績分布：不公開
↓每組人數
A+ % ( )
A % ( )
A- % ( )
B+ % ( )
B % ( )
B- % ( )
C+ % ( )
C % ( )
C- % ( )
D以下 % ( )
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