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【修課心得】清大資工大三上修課心得

慕羊犬—雪夜 | 2024-02-04 15:15:09 | 巴幣 7226 | 人氣 500


又讓一個人去看MyGO!!!!!了



系上必修


計算方法設計


授課教授:王炳豐,學分數:3


涼度:★★★


甜度:★★★★★


就是演算法。學期前半在講設計演算法的各種技巧(D&C、Partition、Prune and search、DP、Greedy)跟基本演算法問題(各種sorting、selection)。學期後半則主要著重在常見的各種演算法跟進階的內容(Amortized、Disjoint Set、MST、SSSP、APSP、max flow、 Convex Hull、P&NP、Approximation Algorithms...)。

因此期中考主要著重在如何使用那些技巧來設計演算法,期末考則是針對那些常見演算法的細節來回答問題。不過考古刷多了,基本上會發現期中考的題型十分固定,每個問題都有一定的模板,只要好好練習,其實不難拿高分;而期末考甚至只要把課本看熟即可,因為考的內容都是比較進階的,所以不會出什麼變化題,把定義、Pesudo code看熟幾乎就能回答所有問題。此外,期中考跟期末考都會出兩題作業題,只要選一題寫即可,主要是用來看你有沒有認真完成作業。

這門課沒有任何coding的需求,全部都是手寫作業。一周一個作業,總共14個,每次基本上只會出2~3題,但這2~3題就算是一開始直接看答案,也得花上好幾小時才能完成,所以要有點心理準備。而作業會從14個中選7個最高分的出來平均當作業成績,所以如果比較簡單的作業都有拿滿的話,後面可以視情況不交作業也沒關係,只不過由於段考會考,因此助教提供的答案還是要看一下。

這堂課算是在資工系這5學期以來,最有料的一門課。老師曾說過他不一定是教的最好的,但一定是教的最多的,而老師也確實把一整本聖經本Introduction to Algorithms全部都教完。優秀的口條把許多複雜的觀念講得淺顯易懂,雖然教的內容很多,但聽課時卻不會感到任何壓力。真的很推薦每一個想學好演算法的同學來修。

加簽:簽了20個左右,不過後來期中考二退了快40個= =。

調分:除了基本分數分配(作業分數20%,期中考35%,期末考45%),教授會把他覺得不該被當的同學(期中+期末 > 85,且期末考 > 期中考)調到及格,同時調整其他所有同學的分數。基本上越靠近平均調的越多。

作業系統


授課教授:周志遠,學分數:3


涼度:★★☆


甜度:★★★★★


學期前半圍繞在基礎的OS Structure、Process、Thread、Memory的觀念上,後半則是在講CPU跟I/O的相關內容(各種Scheduling、Synchronization、File System、Storage System、I/O System)。

因為觀念十分多且雜,因此段考要記的內容非常多,常常你以為是不重要的部分,結果就考出來了。兩次考試前面都是一堆會倒扣的是非題,如果對許多觀念模稜兩可,很容易倒在這邊;後半則是各種問答題,基本上只要有回答到點助教就會給分,但問題是那些點常常藏的很深,所以真的需要完全理解這些設計背後的目的、優勢、劣勢通通都完全理解才有辦法回答。

此外,還有五次coding作業,1~2人一組共同寫一份,其中四個會要你在NachOS的架構上,完成System call、Multi-Programming、CPU Scheduling、File System等功能,最後一個則是做Pthread的練習。不過作業最難的部分其實是DEMO的時候,助教們會問你實作細節,還會從題庫中抽4題來問你關於NachOS上這些功能的細節,基本上真的要完全把所有call到的function全部看過一遍才能回答,如果問到沒看到過的部分,就很考驗臨場查code的能力。如果時限內沒回答出來就拿不到分數,而且同組組員不能互相幫忙,真的很痛苦。

不過教授上的真的很好,把繁雜的內容講的很易懂,如果想學好OS很建議來聽課。

加簽:開學會跟隔壁班統一處理加簽問題,會先讓學生填表單來調查比較想要去哪一班。

調分:教授會跟據成績分布來決定多少分以上是什麼等第。此外,上課或下課可以去問問題,問過就會被記錄下來,學期末會用來救最後差一點到下一個等第的人(最多加1.5分)。

成績分布:


選修、通識跟體育


機器學習概論


授課教授:郭柏志,學分數:3


涼度:★★☆


甜度:★★★★★


介紹了各種ML的methods,如:Regression、Bayesian Classifier、Decision Tree、Linear Classifier、Neural Networks、Deep Learning、CNN、Clustering、Dimension Reduction。原本開學計畫要教的內容更多,但由於時間不足,各種刪刪減減,導致最後只剩下這些。且內容多著重在傳統的ML方法上,DL只介紹DNN跟CNN而已,如果想學更多的話,還是建議直接看台大李弘毅的OCW就好。

總共有4次考試各佔7.5%,要在一小時內回答10題左右,時間基本上不夠用。而題目除了slide上的內容,還有很多細節是要當場google的,常常變成比誰比較會查資料。此外,還有一些計算題,如果前幾天有把相關的function寫好的話,自然不成問題,但要當場算或刻code的話基本上會來不及,所以會變成看誰比較會通靈,有先把function寫好。

還有4次作業,分別是Regression、Bayesian Classifier、Neural Networks、PCA。這堂課的作業基本上都是要手刻這些ML的methods,不會教你使用現在常見的module。助教雖然會先寫好template,不過template常常漏東漏西的,常常寫一寫又改版要重下載= =。然後作業最麻煩的是每次都有10%以上的ranking分數,變成要各種內捲通靈,付出的努力不一定會有回報,到最後就靠賽拿分。

然後這堂課最麻煩的是final project,教授會給一堆題目,要依照自己的喜好排志願序,當然也可以同學自己投主題。最後會由助教依照志願序隨機分組,害我不能抱大腿。而且到現在我還是不知道到底怎麼分的,我們這組幾乎都是抽到第三志願以後的題目= =。然後從學期初開始,每周要跟組員meeting,然後要回報給助教,總之很麻煩。最後兩周每組要上台報告自己的成果。給分的部分,我覺得我們做的沒有到很好,不過助教還是給了還行的分數,看起來每組的給分都差不多的樣子。

加簽:第一堂課有出席的人不管是不是電資院最後都有簽。

調分:有一次跟Nvidia合作的加分作業最多加總成績1.2分,但這之外就不會額外調分。

社群網路


授課教授:李端興,學分數:3


涼度:★★★☆


甜度:★★★★★


主要是介紹網路學中的社群網路,分析了人與人之間的各種互動模式(Game Theory、Auctions、Matching markets、Bargaining),以及整個網路的效應跟例子(Information cascades、Network effects、Power laws、Cascading behaviors、The Small World Phenomenon、Epidemics)。

雖然教授說建議先修微積分、機率跟常微,但實際上只需要前兩個就行了,常微只有一小部分的內容會用到,用到時沒學過也看得懂。

教授每教到一個段落會出一次作業當練習,共八次作業(有一次期中考前的不算分,純練習),作業大部分題目照著上課教的寫都不會有問題,但少數有一兩題真的很麻煩的會需要下苦心去寫。

兩次考試相較作業來說,難度就低很多,教授雖然說有30%題目會來自作業,不過更多的都是只要有看課本就會寫,不用太擔心。

加簽:不會滿

調分:教授會隨機挑三堂課點名,以此為依據救人,只救那些差一分及格的人。

計算理論


授課教授:石維寬,學分數:3


涼度:★★★★★


甜度:★★★★★


主要介紹各種自動機跟對應的語言,從DFA/NFA跟regular language、PDA跟CFG到Turing machine跟recognizable/non-recognizable language。

老師只會教前三章,後面則是分配每一章節給同學們回去念後上台教,然後再適時的補充內容。總共有40%作業分數,除了上台教自己負責的章節外,老師還會分配作業題目,每人要上台教一題,只要報告完負責的章節,教完作業題目,就能拿滿這40%。

段考雖然是開書考,但實際上內容也不會太刁難,除了一題挑戰題以外,其他的基本上只要有看課本,有把老師提供的作業題寫完,幾乎都可以拿滿。至於挑戰題就盡力的寫,只要寫到點老師就會給部分分數。

加簽:不會滿

調分:這次沒怎麼調,不過教授說他會盡量讓一半以上A-。

成績分布:

網路安全


授課教授:艾米爾,學分數:3


涼度:★★★★★


甜度:★★★★


資安所開的課程,學期前半講述基礎的密碼學,包含三大特性、對稱加密、非對稱加密,後半則從各種網路的layer介紹幾個常見的加密協議。

整學期共兩次作業(原本預計三次,但後來第二跟第三次合併),第一次佔10%,第二次佔20%,雖然網路上都能找到類似的題目,但純看課本幾乎寫不出來就是了,也可能是我沒在聽課的問題。期中考佔30%,期末考佔40%,都是開書線上考,考三小時。段考也有跟作業一樣類似的問題,變成比到最後都是看誰比較會google,總之我個人是不太喜歡這種類型的考試。

加簽:有點就上。

調分:不調分。

成績分布:


高級日語一


授課教授:藤井康子,學分數:3


涼度:★★★★★


甜度:★★★★★


上課用書是大家的日本語進階,高日一學期會把一整本教完。

老師每周的第一堂課會讓我們寫一張考卷,複習上周教的內容,考卷不算分。後兩節則是會把一課教完。每次上課老師會先介紹每個單字,接著一邊教文法,一邊教對應的題目,同時,會抽點同學用該文法來造句,如果造不出來老師會請下一個同學講一句中文,然後請該同學翻譯。

段考題型跟平時的考卷類似,前半會有10題左右的單字題,由於一次都是考6~7課,因此單字的部分請好好背。中間則是會有助詞填空、動詞型態改寫等等題目,後半則是會要你依照提供的文法造句,就像上課時一樣,而最後面還會有兩題聽力測驗,老師會唸一段對話,要你依照內容回答試卷上的題目。

老師雖然是日本人,但大部分的中文都聽得懂、都會念,甚至會用日文輸入法打中文句子,因此不用太擔心聽不懂的問題。老師和藹可親,上課中途有任何問題都會停下來回答,造句造不出來也會慢慢引導。總之很推。

加簽:應該不給加。

調分:不清楚,應該不調。

籃球初學


授課教授:陳虔倖,學分數:0


涼度:★★★


甜度:★★★★★


每堂課前半主要都在熱身跟練習各種運球方式,會讓同學們兩兩分組後做各種動作,對於我這種連胯下運球苦手真的很不友善,學期中則開始引入傳球跟各種戰術跑場。後半則是會讓我們自由打球,除了一些強的會去打全場以外,大部分都是隨便挑個半場就開始打球。

給分方面老師很注重出席率,三次曠課就是當掉,就算只請假也會扣很多分數。加上週五早八,就是純純的折磨。但只要有好好出席,都能拿到不錯的分數。

加簽:不加簽。

調分:不清楚。



下學期要開始弄專題了,然後再刷最後一學期就要準備推甄了。

當初專題隨便挑一個ML的就去問了,到現在還是不知道自己適不適合這個領域。

導致最近都在焦慮推甄的事情。有時候真的很羨慕那些已經找到自己志向的同學。



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創作回應

農村的一份子
真的很羨慕4.3電神m(_ _)m
2024-02-04 16:10:05
微笑的貘
我記得王炳豐人蠻好的樣子
2024-02-04 20:22:29
慕羊犬—雪夜
炳豐人真的很好
2024-02-04 21:12:25

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