※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID） （是／否／其他條件）：是 因為之前板上文章而選擇修這門課，修了之後發現有些東西跟之前不太一樣來更新一下～ 哪一學年度修課： 108-2 ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 黃從仁 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) 主要是心理系，但外系可修 δ 課程大概內容 01 課程簡介+基本程式設計 (Python)+基本資料分析 (NumPy & Pandas) 02 單機版實驗程式的設計 (PsychoPy) 03 網路資料的搜集1/2 (Web APIs) 04 網路資料的搜集2/2 (LXML, Scrapy, & Selenium) 06 網頁與手機實驗1/3 (Frontend: Javascript) 07 網頁與手機實驗2/3 (Backend: PHP, Node.js) 08 網頁與手機實驗3/3 (Frontend+Backend+Database) 09 機器學習的應用1/3 (Scikit-learn: Unsupervised & Supervised Learning) 10 機器學習的應用2/3 (Advanced topics: Hyperparameter tuning & Ensemble models) 11 機器學習的應用3/3 (Deep Learning: Keras) 12 文字資料的處理1/2 (Basics & NLP) 13 文字資料的處理2/2 (RNN & ChatBots) 14 影像資料的處理 (Matplotlib, OpenCV, & CNN) 15 聲音資料的處理 (Basics & CNN) 16 巨量資料的處理 (Parallel & Distributed Computing) Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★ ★★★★★學習各種方法來達到想要的研究目的 ★★★★★本身已有一定程式基礎，想檢驗自己的想法是否可行 ★★★★★不是很會寫程式但願意花時間花心力學習 ☆想要老師手把手教你寫程式 η 上課用書(影印講義或是指定教科書) 老師自製投影片 μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格) 這學期因應疫情關係主要採線上上課，也可到教室上課。 使用投影片配合實際coding上課，老師的投影片會放梗很好笑XD 另外老師講話很幽默很有趣 σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？) 10%有修課就有的基本分+90%課後作業（一週作業6分） 這學期還有額外贈送兩週分數算基本分，以及一次的Bonus，給分蠻大方的。 ρ 考題型式、作業方式 當初就是看上不考試選的XD 而且蠻擔心要做專題這件事，結果發現變成只要交作業就好～ 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…) 沒有點名，作業時間一開始是一個禮拜，後來改成6天，不接受補交。 老師上課語速快，但不會含糊帶過，另外小故事跟梗也很能幫助理解，但有些梗可能要宅一 點才懂XD 我不清楚心理系的同學程式語言是不是必備技能，但外系選修真的建議要有程式語言基礎再 來修QQ Ψ 總結 因為我就是那個沒有基礎就跑來修的外系生哈哈哈哈哈 曾經有接觸過勉強沾得上邊的就只有arduino跟C++，還非常不熟的那種 大概是梁靜茹給我的勇氣選修這門課還不退選 第一週跟第二週是蜜月期，可以輕易地照著老師的講義還有上課講解就把作業寫的七七八八 （大概是這樣給我謎之自信 之後就整個到不一樣的世界了 六天的時間我通常會花三、四天琢磨要怎麼寫並且試著估狗解決，但通常會卡在一些點，接 著我就會拿半成品去求助朋友了 然後朋友講了關鍵所在再讓我自己去寫交出去，常常都是搞到快截止才交作業QQ 因此外系無基礎又沒朋友的話真的不要輕易修這門課，雖然有助教可以問但也不好意思纏上 好多天還每個禮拜都要問 而會說可以幫助檢驗思路是因為有的作業老師不會特別指定一定要用什麼方法（通常比較像 建議），只要能達成目的都可以，接著就能根據分數與評語來判斷自己的邏輯，也可以再寄 信問更詳細～ 老師跟助教都非常認真，是很紮實的課 因為歡樂送的基本分加上擠出來的作業最後拿了A，個人覺得頗甜，相信有程式語言基礎的 同學分數只高不低 --

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