[評價] 111-2 李彥寰 預測、學習、與賽局
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（是／否／其他條件）：是
哪一學年度修課：
111-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
李彥寰
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
資工所、網媒所、統計所選修
δ 課程大概內容
Lecture 1. Intro
Lecture 2. Blackwell approachability
Lecture 3. PAC-Bayes analysis
Lecture 4. Probability forecasting
Lecture 5. Aggregating algorithm
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
初探Online (machine) learning：★★★★★
喜歡思考＋喜歡讀文獻了解領域發展與歷史脈絡：★★★★★
想要一窺厲害的學者如何思考：★★★★★
想要一探寰神風采：★★★★★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
老師自編講義，參考Cesa-Bianchi and Lugosi: Prediction, Learning, and Games與其
他相關論文與課本（但內容都是老師精心咀嚼編排過的）
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
投影片，老師會在ipad上以筆記軟體講解與加註。
老師講得極好，是我在臺大數一數二修完後令我印象深刻的課 -- 那是一種超出對知識的
認知，你能夠清楚地感受到講者對該領域知識的理解，更是能夠對領域的歷史發展與脈絡、
過去與當今的學問潮流能夠信手拈來。當在讀舊論文、課本、老師推薦的補充教材或最新
的seminar，都可以直接或間接地認知到「啊原來老師上課講的東西是這個」，並藉此認識
到該領域的發展脈絡。此外還有對知識的批判與思考，以及對其他學者研究的認知，也是
我鮮在課堂上聽到的聲音。
誠然老師自己的博論就是做他上課的題目（對我甚至有去讀他的博論，老師上課也會說他
寫論文跟讀博士時的故事），所以對該領域很熟悉理論上是應該的（？），但在其他領域
課雖然我也的確有學到很多很酷的新知，但就沒有那種「啊原來這個領域的鑑往知來古今
中外是這樣子發展」的體悟，李老師的課很可能是我在台大少數能有這種感覺的課。
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
作業三份共60%
期末報告40%
應該算甜？至少作業不難做，有數學推導也有文獻回顧，有跟著課堂的步調走、不要趕死
線，應該都做得出來；老師也很鼓勵我們去找他跟助教討論（助教超強！），我自己也常
寫一寫寄信問助教，真的很有幫助。
ρ 考題型式、作業方式
作業都是數學推導＋文獻回顧。數學推導有些很難、有些很簡單，但都是可以應用課堂上
教的知識推出來（或是大概推出來，我也不是每題都對ＸＤ）的結果。別以為這代表網路
上就能輕易找到解答 -- 完全相反，除非你真的對這個領域很熟，不然應該是找不太到跟
作業相同的內容。
期末報告要求選一種演算法教會大家，這部分真的得對論文跟演算法很熟悉、把可能的問
題都想過，這個問題的重要性、為什麼要用這個算法、這個算法為什麼可以解決此問題的
難處...等等，總之真的要好好準備，能感受到老師對台大學生的期待（與失望）。
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…)
不注重出席，最多簽到40人，但這學期期末只有15人的樣子？
需要微積分、線性代數、機率論的知識，對convexity有比較深的認識對課堂學習會有幫助
，有數理分析（高微）的基礎或知識在學習與思考上也會有幫助，但後兩者都非必要，其
實還是看你多願意投入這門課。至少我上得很開心！
Ψ 總結
這門課比較像是Online (machine) learning theory的tutorial課，如果想要學證明與分
析技巧的話左轉老師的另兩門課：最佳化演算法、線上凸優化。我在這門課學到的知識比
較像是懂得欣賞，與跟上這個領域的思考方式，在課堂知識、作業與額外自己讀的書的交
互編織之下慢慢建構起對機器學習理論的認知與品味。
乘上述所言，李老師的課是我在台大上過少數會令我印象深刻的課，老師對領域的發展與
脈絡非常熟悉，認真上課一定會有非常大的收穫。另外老師很希望學生思考，再再強調不
要盲從論文與知識，要自己思考、有批判的能力。我印象很深的一個故事是老師在課堂上
分享他在大學時的學習過程：
：我大學的時候讀書都沒有寫題目，可能線性代數跟高等微積分寫過幾題吧；考前一天也
沒有複習，晚上就是糾結在「我是不是該複習」跟「好討厭被逼著讀書」之間，最後也沒
複習到。
：可是我上課還滿認真的，我看到有趣的東西、或是單純覺得這個東西很帥，下課就會去
總圖翻書或是上網找，在搭捷運或公車的時候想；或甚至在修某些課前我就已經看過幾篇
論文，所以我根本就知道這門課在幹嘛了
：像我這樣的學生很明顯就是很混，不寫習題考前也不複習，可是有時候我會想，像我這
樣的學生會不會才算是認真的呢？
其他類似的故事也還有很多，例如老師上課會講許多知名學者的研究與故事，不要覺得這
些事跟課堂無關，例如對有在打籃球的人，你問他NBA是什麼或是有沒有喜歡的球星，如果
他答不出來的話其實也很怪，你也不會整天都只在運球傳球；但如果你在研究，或是真的
想研究某個領域的知識，卻不知道這個領域過去發生了什麼事，或是現在在帶整個領域的
潮流的人有哪些，平時只寫習題學老師講的東西，卻好像是常態。
在我看來老師的字字句句真的頗具啟發性，我十分推薦所有有志做學術研究，或是有志思
考問題的人來體驗一下李老師的這門課（線上凸最佳化我不知道，但我覺得最佳化演算法
滿重視技巧的），或是追老師的臉書也可以ＸＤ能在台大受到李老師這種學者的洗禮與薰
陶絕對不虧。
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