目錄

這邊的分類不代表開課系所，只是用課的性質去歸納。

• 物理
  • 物理（一）、（二）
  • 物理實驗（一）、（二）
• 數學
  • 微積分甲（一）、（二）
  • 離散數學
  • 線性代數
  • 微分方程
  • 訊號與系統
  • 機率
• 資工
  • 程式
    • 計算機概論與程式設計
    • 物件導向與資料結構
    • 基礎程式設計（GPE）
  • 硬體、底層
    • 數位電路設計
    • 數位電路實驗
    • 計算機組織
    • 作業系統概論
    • 編譯器設計
  • 計算理論
    • 基礎圖論
    • 演算法概論
    • [清大] 隨機演算法
    • 高等演算法
    • 正規語言概論
    • 隨機演算法
    • 賽局理論及應用
  • 其他
    • 競技程式設計（一）、(二)、（三）
    • 人工智慧概論
    • 資料庫系統概論
    • 計算方法之實務應用
    • 數值軟體開發
    • 資訊工程研討
• 電機、電子
  • 電子學（一）
  • 電子實驗（一）
  • 電路學
  • 電子設計自動化演算法與實作
• 通識
  • 校基本
    • 疾病知識與防治
    • 幾何造型
    • 統計方法與資料分析
    • 認識語言
  • 跨院
    • 統計學
  • 核心
    • 政治學
    • 教育學概論
    • [台大] 東亞儒家：人文精神
• 外文
  • 大一英文（一）
  • 德文（一）
  • 德文（二）
  • 進階英文寫作

筆記

Github

修課順序建議

微積分 → 微分方程、訊號與系統 → 電路學、電子學 → 電子實驗

微積分 → 機率 → 統計學

數位電路設計 → 數位電路實驗 → 計算機組織 → 作業系統

離散數學、資料結構、機率 → 演算法 → GPE

正規語言 → 編譯器

物理

物理（一）、（二）榮譽班（英文班）

• 授課老師：電物系 籔下篤史
• 評分方式：功課 20%、期中 4 x 20%
• 授課方式：
  • 每次教一個章節，平均一節半就下課放人。上課就投影片唸過，一點點公式推導而已，老師很日本腔，所以大多數人還是選擇自己念。
  • 考試基本上是填充加計算，填充是有點配合題加背公式，百分之九十九考古，計算題半考古半作業吧，反正考古背熟就拿 A 了。
  • 我對這門課真的沒有任何興趣，加上星期五兩節課後來都被我拿去準備專題的meeting，所以上課不是打瞌睡，就是隨便聽聽。大家分數都不錯，所以完全沒調分。很後悔沒有認真背考古題，最後分數淒慘，卻賭一把期末沒退選。下學期決定翹課看簡紋斌的 OCW 就好，加上把考古背好。
  • 結果下學期全部翹課，只去考試。一樣很考古，但計算的比例似乎比上學期重了一些。我真的對物理沒啥興趣，就很乾脆的拿了個 B。

物理實驗（一）、（二）

• 完全看助教開心來給預報和結報的分數，考驗妳的 Excel 能力，來決定你哪時候下課。我覺得一學分真的投資報酬率低，但因為他會公開每次報告的分數，讓人不由自主花很多時間只為了多拿五分，所以我最後調到 A+。
• 下學期以光學和電學實驗為主，所以報告相對上學期的力學變得難寫。完全看助教開心來給預報和結報的分數。我期末忘記帶計算機，就爛掉了。
• 要注意「有效位數」！

數學

微積分甲（一）、（二）（英文班）

• 授課老師：應數系 符麥克
• 評分方式：功課 10%、期中 25%、期末 25%、大會考 30%
• 授課方式：
  • 每週四 inclass homework 開書考 10 分鐘 2 題，每週 homework 課本習題 2 題、老師自己出的 4 題。
  • 老師是奧地利人，英文帶了點德國腔，剛開始聽會超不習慣，加上他的字小且帶個人風格，上課速度很快，所以剛開始會跟不上。個人是認真的把板書抄下來，但這麼做基本上你就很難認真聽懂他在講什麼，所以抄筆記和聽課可能得取捨一下吧！最好還是課前預習一下。
  • 他的期中是偏證明大約 7 題，期末 6 題，計算要快、觀念要熟，和偏計算的大會考真的方向不同。老師會按規定調到平均 79 左右，今年是調 3 分。
  • 下學期計算量較多，不像上學期那麼多證明，期中考比大會考多了osculating plane的部分。大會考爆難，我算了五年的考古，還只拿70，總成績調分滿多的。感覺班上來上課的人比上學期又更少了。

離散數學

• 授課老師：資工系 楊武
• 評分方式：功課 15%、期中 40%、期末 40%、平時表現 5%
• 授課內容：簡單的數論（質數講很久）、集合、數學歸納法、遞迴、排組、鴿籠、Relation。
• 授課方式：
  • 老師教得很隨性，上課只是抄一抄板書。
  • 偶而會有小考十分鐘兩題，會先提醒，千萬別遲到。小考蠻過分的，不是滿分 10 分就是鴨蛋 0 分。
  • 期中期末，三成考古，和上課內容不會差太遠，滿分超過一百，平均落在 60 左右，最高 99，基本上就是高於全班平均就能拿 A，期末調分超過 15 分。
  • 老師偶而會一直重複上節課講過的東西，記得點醒他，不然他一直講同一型的題目進度很慢。然後他的麥克風雜音超吵，勇者請把它關小聲。個人覺得他還算是個好玩的老師，不過證明有時不太嚴謹，是小小的缺點。

線性代數（英文班）

• 授課老師：電控 林源倍
• 評分方式：平時 15%、小考 2 x 10%、期中 30%、期末 35%
• 上課方式：翻轉教學，回家看 OCW，上課時發作業，大約四大題，四人一組，抽籤上去用英文講解，可以找其他人的 bug 加分。是一門需要有組員 Carry 的課。助教和老師人都很好。
• 成績：考試大約都是七成基礎定義和計算，三成偏證明，確認是否有把線代融會貫通。認真讀書拿九十分以上不難，雖然我都粗心掉基本分（例如問 row space 我看成 col. space… ），最後就沒有拿到 A+。會調分就是了，而且線代通常對於有些人滿抽象的，所以拿高分的人並不會太多。
• 啟發：這門課給我的收穫算是還滿大的。首先，我們這個班主要是電資班和電機系的學生，所以算是能和系上同學多多互動，也能認識外系的機會。再來也是養成自己規劃讀書進度的習慣，看影片的速度也能慢慢修正。最後，很重要一點是，能增進用英文上台發表看法的能力，同時也會在過程中不斷練習去找同學解法的 bug。是一門規劃得很不錯的反轉教學，讓我回憶起以前去台大上資芽的過程。

微分方程（英文班）

• 授課老師：電機 李冕
• 評分方式：
  • 12 次小考取 10 次平均
  • 期中期末小組報告
• 授課方式：
  • 不會點名。老師是義大利人，口音不算太難懂。講投影片為主，老師上課會一直點人上台做題。每週小考，一週手寫，一週 Matlab，題目都是從課本出為主，但我覺得題目選得很爛。助教雷雷的，是印度人，我們不太知道怎麼跟她溝通。
  • 期中期末各一個專題，是 3 人小組報告，選一個數學或物理現象用微方解釋。報告會要求解釋物理和數學原理，以及用 Matlab 模擬，還有動手實作的影片，還有放幾個小笑話。期末因為我看到了「Harmonograph」這個主題很有趣，然後剛好懶得找組員，就自己做了，老師給了 100 分，不小心就對到他的胃口了。

訊號與系統（英文班）

• 授課老師：資工 黃敬群
• 評分方式：
  • 作業 6 次 40%
  • 期中期末各 30%
  • 一次加分考 5%
• 授課內容：
  • LTI System
  • Convolution
  • Fourier Series
  • Fourier Transform
  • Sampling
• 授課方式：
  • 很早就變成非同步線上授課了，主要是用書商的投影片上課，然後在旁邊手寫補充。
  • 上了不少例題，上課速度偏慢，所以 Laplace 和 Z Transofrm 都沒有上到。
  • 後來覺得自己應該去 YouTube 看陳永平的 OCW 比較有效率。
• 作業和考試：
  • 作業是每個單元勾課本習題 5~10 題，我自己花了很多時間寫，常常要算 5~15 個小時。原本有說要出 Matlab 作業，但大概就只有一題而已…
  • 考試和作業題目類型有點像，大約 5 題，但還是會有比較不一樣的題目，基本上時間很充裕，不用擔心寫不完，助教給分還算寬鬆。
  • 總分只有調了一分，但作業分數都給很高，所以覺得會比其他班輕鬆。
• 附註：這是老師第一年在交大開課，因為是英授，所以不到十個人選課，之後也不會再開這門課了。老師人很好，但是我覺得教學上仍有待改進。

機率（英文班）

• 授課老師：電機 高榮鴻
• 評分方式：作業 6 次共 20%、期中期末各 40%、加分程式作業一次
• 授課內容：
  • 高中範圍內容（快速帶過）
  • Independence、Expectation、Variance、Covariance
  • Total Probability Theorem、Bayes’ Rule、Union Bound
  • Discrete/Continuous Random Variable、Transform（Fourier、Laplace、Linear）
  • Markov Inequality、Chebyshev Inequality
  • Weak Law of Large Numbers、Convergence in Probability、Central Limit Theorem
  • Discrete-Time Markov Chain
  • Some Matlab Simulation
• 授課方式：
  • 純版書，證明定理，然後帶幾題課本例題。
  • 個人覺得期中考前的某些東西教得有點慢，可能是因為很多時間在寫板書。
  • 老師習慣先寫完整個黑板，然後再開始講，但通常抄完黑板後，就大概了解他要講的東西了…
• 作業和考試：
  • 作業是勾課本上的，通常不到 5 題，難度中等，網路上也可以找到解答。
  • 考試難度也不高，滿分 110，基本上看一份考古，然後稍微看一下上課和作業的題目，考到 90 很簡單。期中考班平均 72，標準差 25，但還是有約三成的人不及格。期末考班平均 77，標準差 24。良心建議考完多檢查，計算過程要寫多一點點，分數會比較好看。
• 附註：不知道是因為疫情，老師沒有給加簽的名額。個人對這門課沒有太多的感覺，只覺得要拿學生證簽名點名很煩，然後神奇的是考試時反而沒檢查學生證。總成績感覺是沒有調分，也完全不知道點名到底有沒有分數。

資工 - 程式

計算機概論與程式設計（英文授課）

• 授課老師：資工系 張永儒 Stanley
• 評分方式：
  • Lab、HW 各佔 20%，有 demo 就滿分。
  • 期中筆試上機各 12.5%。
  • 期末專題，書面計畫和最終書面報告各佔 8.75%，demo 佔17.5%。
• 授課方式：
  • 上課都用投影片，偶爾會開 IDE 打幾行程式，但 bug 一堆。前 8 週上 C，但作業我還是偷用 C++寫，進度跳很快，我原本就會寫了所以沒認真聽，其他人大部分就 Lab 時間找大神救，投影片內容很豐富。
• 考試方式：
  • 期中分為選擇和上機，選擇我們這些原本就會寫程式的人大概可以拿 90～100，滿分大約 110，可以 openbook，所以不少人印前一年的考古題，拿滿分，換句話說，完全考古嘔死你。
  • 上機四題選三題，我是拿 95，賽後人工評測，寫不出來寫註解也有分，但那天好死不死，想提早交時當機，只好換一台重打一次，快被系計中的冷氣凍死，難度大概不當機一小時打完收工。
• 期末專題：
  • 後面幾週教 python，有教到爬網站、BeautifulSoup、正規表達式等東西。
  • 期末專題就是要用「一個爬網站 + 兩個 API」，湊出一個實用的東西。我是用 openCV，但它不用傳 key 之類的東西，導致我分數沒有預期的高，這點可以注意一下，原本有打算加臉書的 API，但它的權限真的很難搞，反正有創意、難度高、實用性都兼顧到應該分數可以到 95 以上。

物件導向與資料結構（英文班）

• 授課老師：資工 黃世強
• 評分方式：
  • 不調分，真的有不少人被當。
  • Lab 10%：
    • 基本上會前一天就放上 e3，所以大多數人都滿分
  • 程式作業 10% x 3：
    • 給一些老師寫好的 project 挖空，需把一些重點函式填上，主要是用 OpenGL 的方式呈現，但這部分不需要理解。
    • 我自己寫起來大致上每次需要花 10~20 小時，通常會給一個月左右的時間完成。
  • 期中上機 15% x 2：
    • 可帶紙本資料，第一次需要熟悉基本的 OOP 語法，第二次需要會寫一些基礎的資料結構（BST之類的）。
    • 第一次爆簡單，結果第二次就很難，據說第二次平均低於 40。
  • 期末筆試 20%：
    • 我這學期成績爆掉的主因，上機和作業都有拿到 90 以上，但忘記筆試佔很重，只考了 60 幾 QQ
    • 除了基礎的 OOP 和資料結構外，上課有教到的檔案處理和除錯用的語法也要背。
  • 期末上機 10%：
    • 從三次作業去改，可從 e3 上下載作業去改，拿 100 不難。
• 感想：
  • 老師是香港人，所以英文有點口音。
  • 上課進度我有點不喜歡，前三週都在複習計概教過的東西（迴圈、陣列、指標），然後資料結構的部分，紅黑樹也只講到定義而已，前面一些基礎的資料結構都重複上好幾次，但每次都講得亂亂的，我覺得自己在上課學會的東西極少。
  • 功課的部分算是培養我們寫大型專案的能力吧，但有些註解及說明資料寫得不夠具體，變數的名字好像讓我誤解了不少，讓我實作上花了很多時間。
• 附註：
  • 上機考的部分公平性極低，出場後補交可拿到 60 分。而且抄襲應該也沒有抓得很認真。
  • 成績往往都是好幾週後公布，有可能超過退選截止日期。
  • 沒有筆電或沒灌 windows 建議不要修，因為功課需要用 vs，不然就得像我一樣窩在計中一整天。然後 vs 老師不知道為什麼不採用 2007 版，造成大家寫功課時花了很多時間把環境搞定。第一次作業時，我因為計中電腦無法用 vs2007 開作業的檔案花了很久嘗試，計中助教也花了幾天才把問題解決。

基礎程式設計

• 不用上課，只要去考 GPE。
• 一個學期可以考很多場，但每場有人數限制。總共 6 題，3 小時。
• 這門課沒有過的話，會擋修專題和一些實作類課程，所以早點考一考比較好。
• 有提供官方題庫，內容以 UVA 題目為主，但是測資品質普遍沒有 UVA 好。建議考前先熟悉系統，能用的語言就只有 C/C++、JAVA，沒有 Python。
• 難度每次有些落差。雖然只要通過 2.4 題（大概就是有一定的實作能力，拿完部分分就有的分數，不用會太多演算法或資料結構），但聽老師們建議為了讓成績單上成績好看，不要影響到升學、就業等等，就算 0 學分不列入 GPA，還是要考高一點。

資工 - 硬體、底層

數位電路設計

• 授課老師：資工系 范倫達
• 評分方式：小考20%、期中兩次25%、期末30%
• 授課內容：內容是課本 1～7 章，算是不需要什麼基礎知識，從邏輯二進位教到 latch、flip-flop、counter，會帶一些 verilog，但不需要上機，只要看得懂就好了。
• 授課方式：上課都是用投影片，上課速度時快時慢。小考和期中期末以課本題為主，有練拿 A+ 很簡單，小考是前一週的範圍。老師人很好，很愛關心學生。

數位電路實驗（英文班）

• 授課老師：資工 范倫達
• 評分方式：
  • Lab 10 次取 8 次 40%
  • 期中上機 20%、期末上機 20%
  • 期末小組專題 20%
• 授課方式：
  • 不會點名。作業每週一晚上 demo，10 天前公佈。基本上上課內容以硬體架構為主，講了一些 FPGA 的東西，還有合成的過程，會有幾堂請業界的人講課，但我真心覺得聽課很無趣，且對作業幫助不大。
  • 打分數全由 TA 負責，TA 主要是前一年的修課學生。
  • 期中上機剛好是我高二用 Arduino 寫過的東西，所以就拿了 100 分。期末則出 UART，剛好那次Lab碰上日本比賽，所以沒寫，之後沒補，只帶了同學的模板，電腦剛好選到一台無敵爛的，就考 0 分。總之，上機跟選電腦的運氣成分有很大關聯。
  • FPGA 不能帶出實驗室，環境 Vivado 不支援 mac，所以每次都得去實驗室做，後來幾次幾乎都寫超過 10 小時，很崩潰。
  • 專題最後我組員退選退光，於是我就一個人做，大概弄了 25~30 小時。期末成績因為調分有拿到A+。
  • 板子是用 Arty，有遇過有錢的同學自己買一個玩，就不用假日窩在實驗室合成了。畢竟到後面有時候燒一次就要 20 分鐘，這時候建議多霸佔幾台電腦，這樣就可以同時跑很多版本的 code 了（應該沒有人像我一樣這樣節省時間的吧）。
• 課程內容：
  • Lab1 乘法器
  • Lab2 ALU
  • Lab3 矩陣乘法
  • Lab4 Button & LED
  • Lab5 LCD
  • Lab6 UART
  • Lab7 矩陣乘法(用 SRM，空間優化)
  • Lab8 SD card
  • Lab9 暴力解MD5（用 Pipeline，時間優化）
  • Lab10 VGA 顯示
  • 期末專題 VGA 小遊戲 2 選 1（貪吃蛇、皮卡丘打排球）

計算機組織

• 授課老師：資工 蔡文錦
• 評分方式：
  • 我討厭 Verilog 所以選了 B
  • Plan A
    • 考試 20% * 3
    • 小考 20%
    • Verilog HW 20%
  • Plan B
    • 考試 25% * 3
    • 小考 25%
• 課程範圍
  • Ch 1: Computer Abstractions and Technology
  • Ch 2: Instructions: Language of the Computer
  • Ch 4: The processor
  • Ch 3: Arithmetic for Computers
  • Ch 5: Memory Hierarchy
  • Ch 6: Multiprocessor
• 覺得教得很清楚，讓我沒那麼討厭計組了。重點主要放在第四章。第五、六章和 OS 重疊率很高。

作業系統概論

• 授課老師：資工 吳育松
• 評分方式：
  • 大考 2 x 30%
  • 作業 4 x 10%
    • HW1 Multitasking: Python
    • HW2 Memory: C, Linux
    • HW3 File System: Linux cmd
    • HW4 Meltdown: Linux cmd
• 授課方式
  • 用投影片上課，但投影片很多有的沒的東西，不容易抓到重點。
  • 覺得很催眠的一堂課，只好自學。
  • 作業覺得沒學到太多東西。
  • 期中期末平均都 60 幾，學期分數調了 7 分左右。

編譯器設計

• 授課老師：資工 游逸平
• 評分方式：
  • 大考 2 x 25%
  • 作業 5 x 10%
    1. Scanner (lex)
    2. Parser (yacc)
    3. Abstract Syntax Tree
    4. Sematic Analysis
    5. RISC-V
• 授課內容
  • Lexical Analysis, CFG, Parsing, Lex & Yacc, SDD & SDT, IR, Runtime Environment
• 授課方式
  • 因為疫情，從學期初就線上授課到期末，有錄影可以看。因為是英授，所以上得比較慢，後面很多東西就沒上到，像是 Code Generation & Optimization。
  • 課程資料和作業都是透過 Github，作業都會提供完整的測資，所以交功課時就可以知道自己的分數。作業還會要求寫報告，主要內容是介紹你怎麼寫這份作業，以及你認為作業可以改進的地方，大概佔 5% 左右。
  • 期中考是現場考，期末考則是 Take-Home Exam，老師會提供考古題。
  • 作業平均需要花 8~10 小時，前面兩次作業很簡單，後面就比較需要熟悉 C++。
  • 總而言之，是門值得一修的好課。

資工 - 計算理論

基礎圖論

• 授課老師：應數系 傅恆霖
• 評分方式：期中40%、期末60%，滿分約115左右，不調分。
• 授課方式：老師人超好，因為開在早八，所以會晚十分鐘開始上課（我下堂還有課，結果就因為晚下課搶不到位子），有時會在開始上課前給早到的講點小故事。內容還算滿豐富的，上課全是板書，老師的字大小適中且整齊，上課速度也不會太快，老師手寫筆記和考古題也會公開到網路上。
• 授課內容：主要是簡單圖為主，從圖的定義，到一些基本性質，還有介紹一些經典問題，尤拉路徑、中國郵差問題、七橋問題之類的，最小生成樹、最短路徑的演算法也有提一下下，最大流最小割，四色定理等等。
• 會選這門課，主要是因為系上開的離散數學完全跳過圖論這塊，加上以前聽過很多上述的經典問題，卻都不太清楚證明，想說不需要什麼基礎就修修看。
• 考試內容：以上課範圍為主，證明和定義要記清楚，還有一些簡單的構造題，平常上課聽之外，還需要考試前念一點書。老師偶爾會出作業，寫出證明的話，直接總成績加一分，不過我都在忙東忙西，就都沒有寫了。

演算法概論（英文班）

• 授課老師：資工 蔡孟宗
• 評分方式：max ( (2 max(A + B) + min(A, B) + C + D) / 5, 99)
  • A. 3 次手寫作業 + 2 次小考
  • B. 3 次程式作業(5題) + 2 次上機
  • C. 期中筆試
  • D. 期末筆試
• 不會點名，某程度上不會被當的課，大神很容易刷分的課，修到 A+ 不難，拿 99 也不無可能，因為每次作業考試都滿分 125。
• 程式作業和考試題目質感高，手寫作業和筆試難度略高，但基本分很好拿。上課是投影片，老師自己做的，所以品質很好。會先英文授課 7 成的時間，然後再用中文講一次。
• 該上的內容都有上，還會自己加一些好玩的題材，像是隨機演算法、近似演算法，還有 Treap、Quake heap 這種比傳統的紅黑樹和費波那契堆好實作且好懂的平衡樹。

隨機演算法（英文班）

• 授課老師：清華 韓永楷
• 評分方式：5作業（最低 2.5%，其他 37.5%）、3考試60%
• 授課內容：
  • Basic Probability, Discrete Random Variable
  • Verify Matrix Multiplication
  • Random Min-Cut
  • Random Median
  • Poisson Trial
  • Markov Inequality, Chebyshev Inequality, Chernoff Bounds
  • Balls and Bins
  • Probability Methods
  • Markov Chain
• 課程資料
• 授課方式：
  • 板書。老師是香港人，但口音聽久就習慣了。
  • 老師人很好，會問大家問題，答錯沒關係。上課氣氛非常愉快，然後不需要太多基礎，可能會一點離散數學就夠了。
  • 這門課大概讓我喜歡上了機率，然後機率變得滿熟悉的 XD
• 附註：加簽沒上限？

高等演算法

• 授課老師：資科碩 蔡孟宗
• 評分方式：小考 5 x 20%
• 授課內容：Graph Orientation, Color Coding, Connectivity, Spanner, Decomposition, Cuckoo Hash, Monge Matrix, Matroid, Submodularity, Epsilon Net, Derandomization, Distributed Algorithm, Streaming Algorithm, Dynamic Algorithm, ……
• 連續上兩個多小時有點累以外，其實滿喜歡這門課的。每個星期都花不少時間複習，但考試就是難到 Open Internet 還是寫不出來。不知不覺就在一學期學了很多東西，算是看到更廣闊的世界……？用到不少機率，所以現在看到再多機率都不怕了 www

正規語言概論

• 授課老師：資工 曾文貴
• 評分方式：5 作業 25%、考試 3 x 25%
• 授課內容：Finite State Machine, Regular Language, Pushdown Automata, Context-free Language, Turing Machine, Hierarchy of Formal Language and Automata, Limits of Computation
• 作業和考試多來自課本習題，考試平均大約都五六十分。可能是因為用平板上課，上課會很仔細得寫範例題，上的內容有些少，沒有上到 Reduction 的部分，有些失望。

隨機演算法

• 授課老師：資工 蔡錫鈞
• 評分方式：作業 x 6、期中（一張小抄）、期末（take home）
• 授課內容：幾乎整本第二版的 Probability and Computing、一部分 The Probabilistic Method
• 上課會有投影片，會補充一些書上沒有的內容，回家複習時最好跟書搭配看。強烈建議一定要去上課，不然自己讀會很難抓到精髓。作業多是勾課本習題，每次大約十天五題，但通常網路上找不到答案，應該多和同學討論。期中考的範圍到機率方法，平均落在五十幾分，但其實老師改的算是滿鬆的，題型其實也和作業滿相似的。

賽局理論及應用（英文）

• 授課老師：資工 嚴力行
• 評分方式：程式作業 x 2、小考 x 4、期中 30%、期末 30%
• 授課內容：沒有用教科書。
  • Non-cooperative game
  • Coordination game, Potential game and Congestion game
  • Network Problem
  • Graph Problem
  • Coaliction
  • Auction
  • Matching
• 上課的投影片量很大，建議去聽課，不然抓不到重點。整學期的課都有錄影放到雲端，所以去上課的人大概不到七成。這門課第一次開英文授課，老師的語速算慢，所以英文不好還是能聽得很懂，而且老師還滿會教課的。小考完都會現場檢討，雖然老師常常答案被打臉，但還是覺得能把不熟的部分補起來。期中期末其實不難，跟小考很相近，但有些名詞的定義還是要搞清楚才能回答問題。程式作業主要是 Graph 那個單元，都不用 100 行就能搞定，只需要交報告，用 C++ 或 Python 都行，算是研究所課中相對涼的一門課。

資工 - 其他選修

競技程式設計（一）、(二)、（三）

• 授課老師：謝旻錚
• 算是競賽用演算法課吧，因為這年有勾題目，所以大家期中期末都比往年高。這學期放了很多假，因此課程的內容比預期少了不少。
• 很開心在競程一找到 ICPC 的隊友。
• 競程二是要在任一場比賽打敗清大第四名或台大第六名的隊伍才能 PASS。競程三就只要賽季時一週練 10 小時就解決了。

人工智慧概論

• 授課老師：資工 王才沛
• 評分方式：
  • 原本
    1. 程式 50%（個人3次小組1次）
    2. 大考＋小考＋手寫作業 50%
  • 實際
    1. 手寫作業 2% x 3
    2. 小考 2% x 2
    3. 段考 23% x 2
    4. 個人程式作業報告 13% x 2
    5. 小組程式作業報告 10% ＋對戰排名 8％
    6. 點名額外加分 1% x 2
• 授課方式：平常上課以投影片為主。主要是以概論的方式來上。
  • 介紹 AI 的大致種類。
  • State Space Search：有教基本的 DFS、BFS、A*、IDA* 等。
  • Constraint Satisfaction Problem：教 AC3、MRV、LCV、Degree heuristic、Forward checking 等。
  • Adversarial Search：以 0-sum 遊戲為主介紹，教 Min-max pruning、MCTS 等經典算法。
  • 介紹 Learning 的種類：介紹 Learning 相關的概念（Bias-Variance Dilemma、Cross validation等）。
  • Supervised Learning：教 Decision Tree、CART 的具體實現，神經網路相關的概念、SVM。 Unsupervised Learning，k-means、SOM、VQ 等算法簡介。
  • Reinforcement Learning：Q-Learning 為主、TD。
  • Logic：Propositional Logic、First-Order Logic 這兩種，結合了一些Searching 類的演算法。
• 其他：
  • 手寫作業和小考段考題型都是一樣，投影片讀熟應該考個 90 是沒問題的，但我期中題目沒看仔細，分數跌了不少。
  • 個人程式作業以報告評分，大致描述實踐分法、實驗結果就行了，以 C++、python、java、matlab 都行，小組作業就限 C++ 和 python。
  • 第一次程式作業是給幾個圖及 3000 個單字，用 AC3、Forward checking 等算法，選幾種去寫，去完成填字遊戲。我自己大約寫了 350 行的 C++，把有教的東西都實踐出來，Forward checking、AC3、Degree hueristic、MRV 都有做效果還不錯。
  • 第二次程式作業是實作 Random Forest，可以直接用網路上別人寫好的 code 去改，但我還是選擇自己寫一個出來，也是用 C++寫了 350 行左右，花了很多時間，但一開始對於attritbute bagging的部分理解錯了，到最後一天才在重寫，資料就沒有跑很多，但報告不知道為什麼還拿滿高分的。
  • 整體來說很吃寫實驗報告能力，但因為有修過物理實驗，所以這部分就還算能抓個方向，加上一些專題 meeting 時訓練出的做圖表能力，所以報告都拿 90+，助教給分的 Range 從 50~98 都有，這部分電資班的成績普遍比資工系的高，顯然物理實驗和專題對寫報告的能力增進不少。看了一下同系學長姐的成績，似乎程式不怎麼樣，但報告卻拿很高就是了，所以修這門課好像寫報告能力重於程式能力。
  • 小組作業是 1~3 人一組，針對 Game 那個單元出一個對戰作業，給定一個黑白跳棋的規則（四方棋盤，可以跳或是直接走一步，跳過對方棋子可以吃掉，看遊戲結束時到對面的棋子數量決定勝負）。總共 51 組，我們拿第 7 名，我們是大概以兩步的結果去評估，加上一些 hueristic 的調整。其他朋友則是真的去做 min-max 和 MCTS 之類的實踐，普遍成績都不錯，我在 PCCA 的隊友，也是同門課中和我唯二的大一生，好像用這個方法拿到第一名。

資料庫系統概論

• 授課老師：資工系 彭文志
• 評分方式：由於疫情，調整成只有作業和期末專題，在討論區發言或回答同學問題能加分。
• 授課方式：修課人數很多，開學就用 Microsoft Teams 遠端，沒上過實體課，原本是一週三堂課，但因為改成線上就只有兩堂。講投影片，投影片的份量有點重，可能因為是線上的，所以覺得老師講起來沒什麼吸引力。加上有時候還沒敲鐘就開始上，前面常常沒聽到，後面就跟不上。
• 作業：我退掉這門課的原因。HW1 我就決定退選了，因為助教給了一份 LOL 的遊戲紀錄，然後搞不懂規則，加上第一次學 mySQL 的狀態下，實在不想在期中考月花時間寫作業，寫了 8 小時左右就放棄了。聽說總共出了四份作業，然後期末專題是三人一組，寫一個應用程式或網頁之類的（類似口罩地圖之類的），主題自訂。據說總共有 4 次 HW，第二次是 B+ Tree，後面我就不清楚了。
• 原本期末專題找隊友兩人一組，他還很認真的陪我寫作業。但因為那陣子忙著算係好與系統，還有讀專題的東西，於是最後就早早停修了，至少不會拖累他。總之，這是一門每年都上靠北交大的課，請慎選，個人覺得今年似乎比往年少一點點雷了。

計算方法之實務應用

• 授課老師：資科工碩 吳凱強
• 評分方式：作業 4、期中專題 (3 milestone)、期末專題
  • HW1: 10%, HW2: 10%, HW3: 10%, HW4: 10%, Milestone1: 15%, max(Milestone2, Milestone3): 20%, Fin: 15%, Other: 10%: (1/50) * min(Milestone2, Milestone3) * [(HW1 > 0 ) ? 1 : 0 + (HW2 > 0 ) ? 1 : 0 + (HW3 > 0 ) ? 1 : 0 + (HW4 > 0 ) ? 1 : 0 + (Milestone1 > 0 ) ? 1 : 0]
  • HW1. 用 minisat 解數獨
  • HW2. 用 BDD 算數獨解的數量
  • HW3. Viterbi Algorithm
  • HW4. 給 BDD，求 satisfied 的機率
  • Minterm: SAT solver
  • Final: Metaheuristic
• 這門課主要偏實作，期中作業號稱要 1500 行 c++。時間大多給兩到三週，期中專題可能會做得很趕。理論的部分基礎不需要太多，因為講得很仔細。我覺得我不喜歡老師上課一直講有的沒的冷笑話，讓上課步調偏慢。評分方式都說得不仔細，成績出來，跟助教反應也沒用。
• 課程內容：比課綱少不少，通常上不到 3 小時就下課了。
  1. SAT solver & application
  2. Binary Decision Diagram
  3. Hidden Markov Model & Viterbi Algorithm
  4. Google’s PageRank
  5. Pipeline & Retiming
  6. Introduction to NLP
  7. Metaheuristic

數值軟體開發（英文）

• 授課老師：陳永昱
• 評分方式：作業 6 x 5%、期中考 30 %、Proposal 8%、Presentation 32%
• 授課內容：課程網站
• 歷年作業都可在老師的 Github 上看到，所以作業量在修課前就可以評估。老師會分享一些業界的事，很喜歡和學生互動。主要會學到的東西是 Script、Makefile、Pybind11 和 Smart Pointer 等 C++ 的細節。Project 會規定用 Python 及 C++，Proposal 基本上很簡單拿滿分，主題建議選一些運算上可以做優化的，期末報告會比較有東西講（要講 18 分鐘）。期中考則是像在考計概，可能要複習一些 float 的表示法之類的東西。作業則是都用 Github 交，一週需要花五個小時左右，有些環境參數的配置會搞很久。整體來說算是很好及格的一門課，也可以學到很多東西。

資訊工程研討

• 授課老師：資工 莊榮宏
• 評分方式：最多缺席兩次，每週書面報告 150 字。
• 整學期都是用 Microsoft Meet 上課。會請一些業界的人來演講，大部分都在講創業的事。也會請一些中研院的人或是新進教授，通常這部分比較有內容。

電機

電子學（一）

• 授課老師：電工 陳龍英（逝）
• 評分方式：3次大考100%、作業一次1%、點名加分
• 雖然老師是電子學名師，但真的老到講話有氣無力，上課常常東跳西跳，品質據說比以前低。我對這門課真的沒興趣，加上很早就發現跟老師對不到拍，於是很果斷的開始翹課 。
• 第一次期中剛好在 NCPC 完，比完賽隔天病懨懨沒空讀書，於是只讀了第一章就上場考試，然後就低於 40 分。最後去日本比賽完，發現沒空準備第二次期中，就果斷退選了。

電子學（一）（英文班）

• 授課老師：電子 吳介琮
• 評分方式：六次考試
• 課程網站
• 需要自己先預習課本作者 Razavi 的影片，和其他班用的 Smith 課本不一樣。
• 老師教的很好，考古題也都有給，但課本實在太少人用了，連解答都找不到，所以也不好準備。三週考一次試實在來不及準備。

電子實驗（一）

• 授課助教：電工 陳建安
• 評分方式：
  • 小考 8%
  • 結報 24%
  • 專題 26%
  • 實驗 26%
  • 期末考 20%
• 課程網頁
• 授課內容：基本儀器操作（示波器、電源供應器、訊號產生器、三用電錶）、基本元件（電阻、電容、電感、二極體）、LTspice。
• 授課方式：
  • 無故缺席兩次會被當，請假要補做。每週上課要先小考，要先看影片預習。小考結束助教會講解實驗內容，要在10點半前做完，大多數人為了早點離開，會直接開始做，不聽助教說明。
  • 專題就是有焊接的部分，分別是直流供電器、音源播放器，但美觀完全不影響分數。期末考實驗內容和電子電路學知識大概一半一半，所以我拿41分（平均48）。
  • 結報雖然我什麼都不會，但寫認真點，也能拿到70分（平均66）。小考平均也70左右，所以就算不會電子電路學，認真預習，不要翹實驗，照著規則，基本上很難被當，雖然有可能是電工系有些人太混。
  • 實驗做不完想繼續完成，或是有事請假，可以跟助教約平日下午補做。

電路學（英文班）

• 授課老師：生醫 蔡德明
• 評分方式：
  • 小考 15%
  • 作業 10%
  • 大考 25% x 3
  • 期末專題加分
• 課本：Fundamentals of Electric Circuits, 7th
  • 作業是從最新版的課本出，但可以跟助教借課本拍照。
  • Exam 1: 1, 2, 3, 4, 5, 6
  • Exam 2: 7, 8, 9, 10
  • Exam 3: 11, 13, 14, 15, 16
• 授課內容：
  • KCL, KVL, Nodal Analysis, Mesh Analysis
  • Theorem: Norton, Thevenin, Superposition, Source Transformaion
  • op-amp, Capacitor, Inductor
  • First/Second-Order Circuit
  • Phasor
  • Magnetically Coupled Circuits
  • Frequency Response, Bode Plot
  • Laplace Transform
• 授課方式：
  • 每個章節會出一次作業，作業會公布詳解。
  • 交作業時會小考，小考只有一題，通常不難，考完會馬上講解。
  • 講解的很清楚，覺得可以只要會一點微積分就可以了，但有學過線性代數、微分方程、訊號與系統，應該會比較有概念。
  • 整個學期大致上是從 t-domain, w-domain, s-domain 去認識電路。
  • 上課時會講很多範例，老師強調應該要先把觀念搞懂再寫作業，作業是用來檢驗自己是否有熟習觀念，不應該一邊寫一邊翻課本。
  • 老師英文語速不快，私下聊天時可以跟他用中文，很鼓勵學生跟他聊職涯相關問題。
  • 每次大考都有提供補考，但最高只能 60 分。
  • 週二晚上會有一個小時的助教課，助教會選和作業相似的習題演算，助教們人都很好，偶而可以跟他們聊天。

電子設計自動化演算法與實作

• 授課老師：電工 陳宏明、趙家佐
• 評分方式：期中考 30%、4 作業 45%、final project 25%
• 作業：由不同實驗室各出一個，所以評分方式也有所不同。測資常常沒說明大小，問助教也並沒有清楚的回覆，這點有些不習慣。
  1. 2-way Partition
  2. Grid Routing
  3. Binary Decision Diagram
  4. SAT-Based Path-Delay-Fault ATPG
• 上課內容
  • Introduction to EDA
  • Partitioning: KL, FM, Simulated Annealing
  • Floorplanning: Slicing Tree, B* tree
  • Placement: cluster groth, min-cut, force-directed, simulated annealing, genetic algorithm
  • Routing: global (Lee, line-search), detailed (channel, clock, power/ground)
  • Logic synthesis & verification: ROBDD, …
  • Testing
• 期中考因為疫情被延到期末，考試範圍只有 Physical Design 和 Logic Synthesis & Verification。
• 個人比較喜歡 Physical 的部分，後面就沒有認真學了。如果討厭 Heuristic 的人，EDA 這個領域可能不適合你。
• 期末專題是選一篇 Paper 寫報告，或是參加 ICCAD contest（會拿 alpha test 計分），參加比賽分數會高個 5~10 分。

通識

校基本 - 疾病知識與防治

• 授課老師：黃元惠（新竹台大醫院的外科醫生）
• 評分方式：上課參與與發問 30%（全勤80，問一次約加 2分）、分組討論報告 20%、個人書面報告 20%、期末考 30%
• 上課是用投影片，老師非常認真回答同學問題。就算你高中不是三類組，也保證能聽得懂。
• 一學期大概點三次名，會挑人數有點少又不會太少。
• 報告最好不要第一組，你比較知道準備方向，五個人一組其實負擔很小，小心不要遇到很雷的人就是了。個人和分組報告都是自己選擇主題，很自由，書面報告大約期末倒數第三週交。
• 期末筆試，可用網路查，兩題申論，一題會是和上課內容有關「冬天需注意的疾病、防治方法」，一題時事題「同婚公投」。反正不翹課應該就能拿 80 分以上，算是甜了。

校基本 - 幾何造型

• 授課老師：陳明璋
• 評分方式：隨堂作業 8 次 65%、期末作業 25%、作業每次超過 90 分 + 0.9%、85分 + 0.5%
• 作業會分成課堂操作歷程呈現的部分，還有課後自己練習及成品彙整的部分（5頁以上）。老師作業改得有點慢，所以我有些做的不錯的圖放在歷程的部分，而不是放在彙整的部分，老師就沒有仔細留意，作業分數就落在 87 左右，因此沒到 90 很虧。
• 課堂上由老師帶著做一遍，用老師研發的 AMA 軟體（PPT外掛）進行造型繪製。內容包含對稱、碎形、錯覺等等，上課教的很扎實，設計的過程不只對圖形構造的方法更了解，也能學到如何利用工具提升自己的工作速度，避免一再重複一樣的操作，是一門滿有意義的課。老師準備要退休了，真難過。
• 期末專題是以繪本的方式呈現，至少 25 頁，我做了大約 30 小時，但最後總成績卻還是 A 而已。平常的作業我花的時間大約 5 小時，但認識某資工大神每次花 10 小時做作業，自認不如人家。

校基本 - 統計方法與資料分析

• 授課老師：唐麗英
• 網路課程很涼，給分很甜。
• 有三堂面授，有小組報告，每堂老師都會遲到。
• 考試可以帶小抄，期中期末各一。

校基本 - 認識語言

• 授課老師：
  • 上半學期：盧郁安
  • 下半學期：周昭廷
• 評分方式：
  • 上半學期
    • 課堂參與 15%：每堂課結束會玩 Kahoot。
    • 作業 15%：Praat、…
    • 期中影片 30%：選一個主題做「60 秒懂 xxx」
  • 下半學期
    • 下課前 Kahoot 小考 2% x 8
    • Google 表單小考 2% x 7：每週會給一篇文章回去閱讀、題目也會先公布
    • 期末報告 20%：5 important ideas in the course
    • 每週可針對閱讀或語言學提出一個問題 0.5%
    • 上課回答問題 0.5%
• 上課內容
  • 上半學期：聲音的結構與測量、發音部位、語言感知、句法學…
  • 下半學期：認知科學、Universal Grammar、母語的學習歷程、嬰兒的認知能力、Finite State Grammar…
• 上半學期的內容著重在音韻學，但也有上到一些句法學，期中專題一半的分數是同學互評。下半學期很有趣，是以認知科學的角度去認識語言學。
• 上半學期有一次上課會用「沙拉油＋活性碳」去塗在舌頭上，做顯影觀察發音的位置。
• 算是偏涼和甜的課，但可以學到很多東西。

跨院 - 統計學

• 授課老師：彭南夫
• 評分方式：小考 15% x 2、期中期末各 35%
• 不會點名。上課基本上就是投影片唸一唸，每個章節至少重複講 2 次。
• 因為是電機系開的，所以沒講數學證明，讓我很失望，就不太上這門課了。
• 考前會出作業，會讓助教講解，但不收作業。考試是 openbook，有些人會有考古題抄上去，於是就 95 以上。但我有些計算錯誤之類的，分數就被扣一半掉了，於是總成績只拿 C。

核心社會 - 政治學

• 授課老師：胡志光
• 評分方式：出席 10%、上台報告 10%、期中考 30%、期末考 30%、期末書面報告 20% 用書：《政治學與台灣政治》，建議一定要準備一本，清大人社圖書館有幾本。
• 授課方式：用書商的投影片，但會在口頭補充一些東西。上課老師會點同學回答問題當點名，一學期大概被點到三次左右。每週上一個單元，有些單元內容不多，甚至會提早一堂課下課。
• 考試：有些名詞定義，還有一些閱讀題，考運用了什麼政治學觀念。老師統計後，大家考前準備時間平均是 7 小時。認真聽課應該就會知道哪些地方是重點，雖然我到考試時就把前一天讀的東西忘光了，讀工科讀久了就忘記怎麼記背科了。老師說只要期末考比期中考進步，就不太會當掉你。
• 上台報告：10 分鐘左右，報告一則國內時事，只要準備新聞網址，說明為什麼是政治的新聞，政治主要就是兩群人的衝突，這個部分有抓到應該都不會太差。報告日期是自己選，建議選中間偏前面，愈早報吿老師要求愈低。
• 期末報告：選一則解嚴後的國內政治事件，寫 2000 字的書面報告，一半的篇幅敘述事件，另外一半用課本中的政治學概念做分析。在最後一個月，老師會點同學確認報告主題。班上滿多人選年金改革、同婚、公投、土地徵收等近幾年的時事。本來有想選大巨蛋案當作題目，但是老師說後來的發展都很陰謀論，所以就聽老師的建議換主題了。繳交時間訂在期末考後下一週，感覺還算友善。
• 原本是聽隊友建議選了這門課當作核心向度的通識，聽他說上課都在聽故事，不會太累，考試不難分數也還可。但後來才知道他是指兩學分的政治學 QQ

核心社會 - 教育學概論

• 授課老師：黃漢昌
• 評分方式：期中報告 25%、期末報告 25%、分組報告 20%、課堂學習單與討論 30%
• 每次上課都會發學習單，當天要交回，然後舉手回答問題或提問會加分或得到一本書。基本是提問比較容易拿分。
• 期中報告和期末報告，分別是選一個有興趣的教育問題，和讀一本教育學相關的書寫心得，2500 字，建議在期中選書，選項比較多。
• 分組報告，大約五人一組，但 ppt 在前幾週就要先交，不確定老師如何評分。

核心人文 - 東亞儒家：人文精神

• 授課老師：台大 黃俊傑
• 評分方式：作業 50％、課程參與 20％（兩次直播和一次討論課）、期末報告30％
• 是夏季學院開的非同步的線上課程，總共七週，每週都有一週的時間看線上課程和寫作業，字數每次 600~1000 字，教學平台是用 NTU Cool。助教還滿用心改作業的，上課內容也很扎實，分數算是偏甜。
• 上課內容：孔孟思想、大學、道德經、禪宗、心經、朱子、東亞的儒家思想（中日韓台）等。

外文

大一英文（一）

• 授課老師：吳思葦
• 評分方式：出席10%、課堂學習單和平時加分30%、期中20%、期末20%、課堂寫作5%、GEPT 10%（一次課堂三次線上）、VOD 5%（去圖書館三樓語言中心 5 次）
• 以聽力為主，口說次之。絕對不要翹課或請假，分數會差很多。上課還算輕鬆，功課大約 15 分鐘就可以寫完。期中是考聽力，期末是一組三人，十分鐘的對話要背稿。整體來說投資報酬率不高，要拿 90 以上有點難，完全沒調分。

德文（一）

• 授課老師：周玉蕙
• 評分方式：出席、期中小組口試、期末筆試、自我介紹影片
• 上課會有分組互動，和隔壁的同學練習對話。也會點同學回答問題，但只是練習，不影響分數。
• 期中考花了很多個禮拜，這點可以改善。主要的內容是介紹組員。
• 期末文法筆試，主要就是要會背冠詞。
• 建議買課本，或是跟同學借來印。平常會勾練習本的作業，但都不算分。

德文（二）

• 授課老師：周玉蕙
• 評分方式：出席、小組短劇（邀請吃飯）、用德文介紹食譜、期末錄影片（現在完成式練習）
• 主要都在練習動詞、分離動詞、現在完成式。
• 疫情後是非同步影片。

進階英文寫作

• 授課老師：張靜芬
• 評分方式：出席 15%、作業 50%、部落格專題 25%、作品集 10%
• 作業有 7 次，作業給分幾乎都介於 85-90，普通就 87，結構好就會到 90。每個作業的流程都是，一週寫完初稿，下次上課給同學 review，繳交修正版，老師給評語和分數，最後改版和前兩個版本都放到 profolio。
• 老師強調她不想和其他寫作課一樣，都在教 essay，所以作業很豐富，有 summary, product review, ……
• 期中是要一個四人一組的專題，要寫一系列文章，每個人要寫四篇，還要寫 Report。
• 上課會有一些分組練習，整體來說上課很活潑，不會想睡。但是比較可惜的是同學通常都很害羞，不會給太具體的建議。