資網

機器學習

• 開課教授：李宏毅

• 推薦同時修習的課程：機器學習

• 課程小卦：

  1. 沒有考試，上課都會錄影，所以你可以在家自學(?)。作業佔學期總成績60% 一個人一組，作業loading還好，要過baseline應該都不難，只有某一次助教不小心設太高，只有20個人左右過吧。會有助教時間會釋出sample code，在釋出sample code前通過simple baseline佔每次作業的一分。補:作業一作業二是手刻regression不能call package(numpy可以)。final project佔學期總成績40%，佔學期總成績40%，這學期是打kaggle和driven data上的競賽。下學期教授說會開線上課程，上課時間就讓大家來問作業，平常自己在家看影片。

  2. 啊 運氣很重要，參數有時候就是無腦設，你也不知道跑出來會不會過。沒有gpu cnn你會跑到死，借不到就不要修了(認真)。coding量跟資結比超少，你只要call package把它參數設一設就沒你的事了，就讓電腦去跑，之後收割。

數位語音處理概論

• 開課教授：李琳山

• 推薦同時修習的課程：數位語音處理概論

• 課程小卦：

  1. 前八章會介紹一些比較傳統上的語音辨識方法像HMM等等，第九章後會介紹一些比較新的方法像是ML的technique，如果有修ML的會一起聽會比較容易懂，沒有的話應該也沒關係，大師講得很詳細。作業三次，loading不重，期末project可以選coding或是paper survey，佔30%。另外期中期末open任何紙本資料，然後都考考古題，所以你懂的。

  2. 期中期末考試作答需要鉅細靡遺地包含完整數學公式，只回答問題對於批改助教是不夠的，近似於抄書大賽。作業spec可能在敘述上不這麼清楚，如果遇到spec不清或是套件相容性問題，請踴躍回報，然後重複看講解影片、投影片與討論社群。再次提醒，請作答時抄書。