[課程] 機器學習
系 所：資訊工程系
教 師：李育杰老師
必 選 修：選修
學 分：3學分
心 得：本門課程是以981作為心得，991的本課程將由李老師與資工系的鮑興國
老師合開。這是一堂英語講授的課程，而且因課程涵蓋範圍較窄，故內
容較艱深，時常會有一個閃神之後就聽不懂的狀況；課程將由監督式學
習的演算法開始介紹，依照上課進度斟酌非監督式學習的演算法介紹，
但主要依然是以監督式學習的演算法為主。
課程逐一介紹階梯下降法、牛頓法、拉格朗日乘數、感知機一直到本課
程的核心─支持向量機；另外非此派系的機器學習演算法則會介紹貝氏
網路；同時老師會介紹一些評估及驗證演算法的方法。很不幸的，這些
內容全部都是重點(至少就人工智慧領域來說)，如果這道門過不去的話
以後很多相關的文章將會完全看不懂。
本課程沒有期中考，但有期末考、三個作業(一個為期末報告)，期末考
不以考倒學生為導向，基本上平時上課都有認真聽，就算聽不太懂也可
以過關，因為都考觀念題，倒是平時的作業比較值得注意。每個作業都
不容易做，所以老師都會給很長的時間，建議不要都等到最後一天才開
始做，因為會做不完，有任何問題可以詢問李老師實驗室的助教或者學
長，他們個個都是很厲害以及很樂意解答學生問題的人。
期末報告可選擇實做刊登在專業學會上的文章，或者自己想一個有趣的
應用題目，限定與機器學習演算法有關，需要利用30分中的時間口頭報
告，同時要繳交4-8頁的書面報告。
個人是覺得李老師有點兇，但其實他給分也很大方，學生的努力他都看
的到，另因為李老師是數學系出身的，所以在講解公式推導的時候會很
快，建議可以忽略，只要了解個大概就好，上課期間全程都專心是很痛
苦的。
推 薦 度：★★
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