分享課程心得

國立臺灣大學電機工程學研究所

新生似乎快要開始選課了，由於之前常常在網路上參考其他人分享的心得而獲益良多，所以想分享我大一一整年修的課程心得給學弟妹們參考（有些課應該是下學期才會開，不過現在順便發一發～）。我會附上我修課的成績，不過會用區間來表示，這樣感覺比較有參考價值微積分甲（一）、（二）/ 吳昌鴻《推薦程度》★★★★★ 《上課方式》用板書上課，教的架構和課本很類似。《考試作業》每週幾乎都有一次小考，整學期約有 15 次小考，取最高 10 次當作 40 % 的總成績。小考的題目與共同習題類似或相同，微一的小考偏易，全班幾乎都能拿滿 40 分或接近 40 分，而微二會難一些，但拿滿 40 分不會說特別難。所以主要差距都在於兩次期中考（各占 15 %）以及大會考（占 30 %），兩次期中考的平均約為 80 及 60。《心得》老師應該是第二年教微積分，所以比較少人有修過他的微積分。不過老師上課很有條理也很流暢，而且因為小考 40 分很好拿，所以這堂課應該算是很容易過～記得要把共同習題讀熟，因為小考和期中考常常會出現相同的概念。《成績》85~89（一）/ 90~94（二）物理（一）、（二）/ 楊本立《推薦程度》★★★☆☆ 《上課方式》用老師自己做的投影片上課，需要推導公式的時候會用黑板寫。投影片經常會有一些物理有趣的應用，不過老師上課語調比較平淡，所以不喜歡讀物理的可能會覺得無聊XD 這堂課比較重觀念，所以考試經常都會考老師上課一再強調的觀念，所以不去上課的話考試會有點虧。偶而講到一半會停下來問同學一些觀念問題，舉手回答或被點到，只要有講話都能加學期總成績 1 分（說「不知道」也能加分XD），最多能加 3 分。如果沒去上課但被點到，之後就不會再被點到了。《考試作業》整學期共有 5 次期中考，取 4 次高分作為總成績。期中考絕對不調分，但幾乎每次考試都會超過 100 分，而且只要某一次出太難下一次就會變簡單。不過期中考約有一半的題目都和課本圈的作業題一模一樣，所以只要有充分練習課本習題拿高分甚至滿分應該不是太大問題（不過作業題蠻多也蠻難的就是了QQ）。考試不太需要數字運算，也就是題目都會改成以符號表示，所以不用擔心自己計算出錯。《心得》老師說這堂課出席人數上學期是線性遞減，下學期變指數遞減，所以愈到期末教室愈空😂 不過有時老師上課不太流暢，常常需要看過課本才能完全理解上課的內容，所以我認為這堂課算是蠻普通的。另外，建議需有管道取得課本習題的詳解（Slader、Chegg等等的），因為作業題課本只有附簡答，而且很多題目都蠻難的，所以有詳解參考會比較好。《成績》95~100（一）/ 95~100（二） LabVIEW 程式語言 / 蕭子健《推薦程度》★★★★★ 《上課方式》在電腦教室上課，上課氣氛輕鬆但速度偏快，所以對沒有程式基礎的學生會有些吃力。每次上課資訊量挺多的，不過不會像數學課一樣需要大量時間理解。建議沒有程式基礎的學生選這門課之前要謹慎思考一下，因為這門課去年好像從一開始 100 多人，到期中退選剩 50 幾個，而退選的很多都是大一的學生。《考試作業》總共有 3 個 project 要做，第 1 個是計算機，第 2 個是時鐘，第 3 個是能跟電腦比賽的遊戲。我認為這三個 project 都挺大的，需要花上數小時才能完成。每個 project 教授會條列各項需求，做出愈多則愈高分，而第 3 個期末 project 需要一些創造力。期中期末各有一次 CLAD 考試，是 LabView 的官方證照，需要對 LabView 熟悉才能通過考試，而考試分數會算在總成績內。《心得》loading 偏重的一堂課，不過挺好玩的，而且老師上課很好笑而且很親切，可以跟他聊天～唯一小缺點就是，上完這門課之後可能就不會再打開 LabView 了XD 《成績》 95~100 計算機概論與程式設計 / 黃俊龍《推薦程度》★★★★☆ 《上課方式》教C語言，大部分時候用書商附的投影片上課，不過因為版權的關係，不會放到 e3 上。《考試作業》數次小考及期中、期末考（全都是上機考），小考前助教會公佈練習題，正式考題有些會與練習題觀念相同。期中平均 39 分（補考平均 62 分），期末平均 60 分，這門課的考試稍難。《心得》上機考偏難，對於沒有寫過程式的學生會比較吃力，不過這堂課應該算是蠻充實的～《成績》 95~100 線性代數 / 陳冠文《推薦程度》★★★☆☆ 《上課方式》用板書上課，蠻平實的一堂課。《考試作業》6 次作業加上期中、期末考。作業從課本習題出。考試題目常常需要大量計算（算到懷疑人生那種XD），而且數字有點醜。對了，要做考古題。《心得》比較抽象的課，建議課外時可以看 3b1b 或 Gilbert Strang 的線代影片，這些影片常常會給你一些課本沒有的幾何直覺。《成績》 85~89 數位電路設計 / 單智君《推薦程度》★★★★★ 《上課方式》用超級詳細的投影片上課，上課會錄影然後放到 e3 上，所以聽不懂可以再看影片複習～老師的投影片應該集結了好幾年的上課經驗，所以這門課整體很流暢也很完整。《考試作業》每週一次小考，考題都是觀念題，要把前一週上課內容讀熟才會寫。共有 3 次期中考，考題很多需要大量計算，所以計算要夠快才能拿高分。有 3 次 Lab，都是寫 verilog。《心得》蠻喜歡這堂課的，老師課程看起來準備很用心，不過唯一小缺點就是期中、期末考計算量太大，常常因為計算上小失誤而被扣分。然後，感覺這門課助教好累，要改好多東西QQ 《成績》 95~100 資料結構與物件導向程式設計 / 詹力韋《推薦程度》★★★★☆ 《上課方式》學期前半教 OOP，後半教資結。OOP 用書商簡報上課，資結則是用自己做的簡報上課。OOP 的部份因為書商簡報很完整，所以光看簡報學就會蠻充實的，但老師自己做的資結簡報有點簡略，所以時常需要自己找其他資料看。《考試作業》數次 Lab（通常每次為兩題程式作業）、兩次小考（OOP、資結各一）、兩次期中考（OOP、資結各一）、一個期中 project 和一個期末報告（說明演算法）。期中 project 是做一個用 OOP 概念的地窖闖關遊戲，整體來看蠻花時間的，不過可以讓你的 OOP 觀念更加鞏固。考試則是相較於其他老師偏易。《心得》還不錯的課，缺點就是資結教得比較少。《成績》 95~100 離散數學 / 楊武《推薦程度》★★☆☆☆ 《上課方式》板書，講話有點糊糊的，講解也有點不太清楚，常教一些有點冷門不知道能幹嘛的東西XD 《考試作業》4 次作業，3 次考試。考題有點難，考古要做一下。考試不會部份給分，就算是計算錯誤也不給，我覺得這樣不太好。《心得》無。《成績》 90~94 音樂概論 / 宋育任《推薦程度》★★★★★ 《上課方式》用簡報上課，常會放影片和音樂。老師不太會管台下人在幹嘛，所以好多人都坐在最後面幾排XD 《考試作業》好像有 2 次小考、期中考和期末考。其中一次小考是聽音樂分辨管弦樂團各個樂器。期中、期末考則一半是選擇題，另一半是聽著名古典樂寫下作曲家名稱和曲名，還有主要會考各時期音樂風格或曲式等等的。期末要交一個 2000 字的音樂會報告。《心得》很輕鬆的一堂課，上課聽古典音樂很抒壓XD 推薦喜歡聽古典音樂的人修這門課，就算沒有樂理知識也可以（我修這門課之前大概只有國小音樂課程度，也只會吹直笛XD 但因為喜歡聽古典音樂所以還算蠻適應的）～考試前會需要記憶數個樂曲（有些長度會要半小時以上）的旋律，並記憶各個時期的音樂形式，所以考試會硬一點。《成績》 90~94 日治時代臺灣資通訊之演進 / 林一平《推薦程度》★★★★★★★★★★ 《上課方式》這我好像不太清楚😂 《考試作業》期中作業好像 200 字左右，自己找一個日治時期的東西介紹。期末報告依期中報告的內容作一份不超過一頁的文字報告，加上投影片講解並錄影上傳。《心得》偶爾會點名，有點名的課大概一整個教室都會塞滿，沒點名的課就幾乎沒什麼人了。整學期要做的事似乎就只有那些報告，至於學到的東西嘛...XD 《成績》 90~94 深度學習概論與應用 / 黃泓勳《推薦程度》★★★★★ 《上課方式》教 tensorflow，先備知識應該只需要會 python 這個語言。老師會先用投影片講理論，然後再將老師的範例程式碼貼到 colab 上實驗。因為不是在電腦教室上課的關係，所以要自備筆電。《考試作業》2 個作業，沒有考試。第 1 個作業是找一個分類主題（例如分辨 3 種長得類似的動物），然後寫 python 上網抓圖片，利用 tensorflow 寫一個模型來分類影像。第 2 個作業是影像圈註，使用 yolo 或其他演算法圈註 13 種物件（輪胎、塑膠袋、寶特瓶等等的），並將結果上傳至 AIdea 平台評分，依辨識準確度及報告內容評分。《心得》老師講解完投影片後，剩下時間就交給我們自己寫 code，有問題可以問老師，老師也很願意回答學生的問題。因為這是通識課的關係，所以不太需要人工智慧或機器學習的理論，只需要會寫 python 的程式就可以（當然 python 需要一定程度，需要經常看 tensorflow 的文檔），深度學習的東西老師會從頭教起。期末作業有點挑戰，可是蠻好玩的XD 《成績》 95~100 經典通識教育講座 / 黃毓婷《推薦程度》★☆☆☆☆ 《上課方式》去圖書館 B1 的會議廳聽演講，然後聽完要寫 800 字心得。《考試作業》要寫 10 次心得。要點名。《心得》學不到東西又浪費時間的課😢 要一直寫心得，又不知道能從這些演講中學到什麼。不推。《成績》 85~89