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深度學習 吳尙鴻 一退心得 給後續看到深度學習4個字就想修的人的建議

看到ppt上說期初考很簡單的請注意到他的名次是1 全部看過一遍就好這句話背後是26+78+50頁slide基本每頁都有一個要學的東西 不過這麼說主要也是我機率學的太差,每個公式我都要重新證明、理解然後讓AI出幾題基本題給我寫我才感覺自己比較清楚這個function 或 distribution具體為什麼這個random variable丟進去出來長這樣,然後怎麼用, 不過distribution有學好前面55頁都可以很快看到過去 看完後,教授說要寫的hw其實總共只有5個,從定義去推在做一下代換很簡單就推出來了,不過我真的花太多時間了,不可能不顧主科 第三章介紹專有名詞,像是learning rate, condition ,還有要解一個function ,analytic 跟 numeric兩種不同方法,主要講解numeric的運作,圖解的很清楚,第一次直觀的理解具體learning rate 在loss function 的運作 教授第一節課說的沒錯,機率沒學好就先退掉,然後先學ML,完全是不撞南牆不回頭 上面建議供參考,個人的基礎很差,或許你看了覺得很簡單也說不定,如果是這樣,那內容蠻有趣的,非常推薦
愛心
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ptt 還有只要A+都是1
講的好像修了資工人就有工作一樣 最後還不是去台積IT跟軟軔
覺得這堂課對攻博蠻有幫助的 但對碩畢找工作差異不大 修水課 還是能去台積領400
吳尚鴻教得很扎實 你會對模型本身的意義、向量等等都有更深刻的理解 永支
B2-1 這是資工系的現況,如果你覺得你不屬於95%的人,那whatever
為什麼我會看到Pet sitter這個帳號先發了B2的留言,然後B2的id變成寵物保姆 然後又出現B5用Pet sitter這個帳號發留言 這麼做的意義在哪? 還有理解技術本身就是一件好玩的事,學習不就是為了知識本身 都在學資工了不就是覺得這個領域的算法跟邏輯吸引人,要賺錢的話去當水電工也很好賺啊,起薪約46200
B6(已編輯)
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