★ 本文是否可提供其他同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID） （是／否／其他條件）： ★ 若滿分五分，則私心推薦幾分？ 4.5分 ★ 課程大綱 介紹現今大家如何解決與機器人相關的問題 內容與機率、線性代數、Markov皆有相關 ★ 上課方式(投影片或是板書、老師教學風格、是否英語授課) 上課有投影片 老師上課滿嗨的 會越講越投入 而且可以看到許多機器人相關的影片 可以看得出來老師對機器人超投入的 ★ 評分標準 三次考試加作業 比例沒什麼印象 因為調分條很大 基本上不用擔心成績 老師給分很甜 ★ 作業內容及方式 作業內容有手寫 程式等等 看那年助教怎麼出 手寫算機率、以及一些問答題 程式則是實做一些理論 ★ 考試風格及題型 基本上都是從作業出的 還有一些老師上課有提的 ★ 其它(會不會點名、需要什麼基礎、老師的個性) 老師不點名 不過學期結束前大概都記得所有的學生了 這門課需要會寫程式 還有基本的機率、線性代數 不會的話也沒關係 像今年的話我常常會跑去問助教機率的問題 ★ 個人修課心得及總結 剛開始上這堂課會以為這是在算牛頓力學等等 不過第一堂課老師就說這是機率型機器人 大致上教的方向為： 機器人相關簡介 => 機器人身上的Sensor (Lasor Camera Gyro 加速度計 GPS等等) => 介紹一些 CV (Line Corner Circle Sift 的 Detection) => Markov機率 (Morkov Assumption) => 機器人定位 (Kalman Filter、EKF) => 追蹤、SLAM (同時定位與追蹤) => 機器人學習 每個主題會出一份作業 用來加深對該主題的了解 這門課是偏資訊的機器人學，而非像是機械系在做的機器手臂 老師給分甜 (據說最低一定有70) 班上A+、A超多 假如對機器人有興趣的話一定要修!!! (外系做機器人的很多都來修這門課喔!!) --

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