交大資甲碩一上 校園觀察與修課心得

時間過得好快，從當完兵到過完碩一這一年已經過去整整兩年了。
中間有一段時間部落格被我重灌系統的時候不小心弄壞，現在花了一點時間把部落格重新弄好，
這次加上了多重備份跟 GitHub Actions，應該就不會再那麼容易搞丟了(・ε・)
原本想寒假就要來打第一學期的心得，結果嘻嘻哈哈的就直接拖延到暑假都快要過完了＝＝

113-1, Fall 2024

無線多媒體網路 Wireless Multimedia Network

趙禧綠教授

授課內容與方式

中文授課，這堂課主要的內容其實是在講電信商的那種超大型商用網路的運作方式、QoS，包含在同一營運商內部要怎麼去規劃 route，像是最短路徑，或是要怎麼在跨營運商系統的處理封包等等等，其中有一些眉角設計很精巧有趣、也很人性化。老師會根據他的投影片授課，有時候會需要用到黑板去講解不同的網路運作方式，比如說跳躍在不同節點的封包會怎麼被處理。

評分方式

兩份作業跟一份期末考，其中比例分配未知。

一份作業是照助教給的挖空程式碼，填完之後跑一跑寫一個簡單的報告就好；另外一份作業則是要根據給的資料以神經網路模型進行預測，似乎用自己刻的小模型會得到比較高的分數；考試則是會在考前兩週發放一份考古題，考試內容大概有 60% 是從裡面出的，所以考前抱一下佛腳加上考古題是可以拿到不錯的分數的。也因此，這門課我最後拿到 A+

心得

不認真看不會發現老師名字的第三個字其實是顏色的綠，在開學前一直不小心在跟朋友聊天的時候叫錯XD

抽象的課。這門課的作業跟考試時間很玄學，老師很常在上課的時候說「欸還是我們作業出這個好了」、「我們考試考這個好不好」但其實考試跟作業都跟這個沒有關係。我們這學期的修課剛好遇到老師很忙的時期，所以他兩份作業跟期末考都出在期末退選截止之後，對於無線多媒體網路這堂課的學生是還好，因為作業量沒有到很大很難。但聽說老師另外一門課計算機網路的體驗完全不一樣，期中跟期末考都很難，而且時程也都在期末退選之後，似乎導致一些學生頗有微詞。

撇除這個之外，老師人上課滿溫柔滿有趣的，想學點東西可以來看看，不過捫心自問，我以後可能不會往這個方向發展就是。

電腦視覺 Computer Vision

邱維辰

授課內容與方式

英文授課，老師的英文口說是我在交大聽到最順耳的。這門課主要聚焦在傳統的電腦視覺，會先從比較簡單的成像原理、資訊保存講到很多電腦視覺的子題，比如說：相機校正、三維重建、邊緣偵測、影像拼接、光流等等的，具體來講是真的很豐富的一堂課，作業也都會跟授課內容有關係。老師會站在講台前很用力的用英文上課，講話也很風趣。

評分方式

四個作業加上一個 Final Project，其中作業佔據 45%，Final Project 45%，最後還有課堂互動的加分項目。所有內容都需要分組完成。前兩堂課會進行分組，主要是三人一組，但我這組的組員有一位修課到一半就跑了＝＝

每個作業都可以大概拆成 3 ~ 4 個 subtask ，所以對於分工來說不會到太複雜。

作業原本要採用互評的方式，但是後來好像助教沒有辦法負荷所以就變成只有 Final Project 是互相評分的。

心得

好課。對 Computer Vision 有興趣的同學，請一定要來修；儘管現在 Vision LLM 當道，很多 Computer Vision 的 Task 在逐漸被取代（至少以我自身體驗），但這是奠基基本能力的一堂好課。讓我比較痛苦的是，因為之前完全沒有接觸過 Computer Vision 相關的題目，都只會訓練一些現有的模型作 transfer learning，所以在構思期末專案的時候非常痛苦，跟剩下的那位組員來回討論過好多次最終才定版，做了一個很簡單的 style transfer 的題目，稍微可惜。有關於作業的部分，可以參考安齊大大的部落格文章 ，他解釋的非常詳盡也非常完整，獲益匪淺。

嵌入式系統設計 Embedded System Design

許騰尹

授課內容與方式

除了第一堂課以外，老師只會上六堂一個半小時的課，內容主要涵蓋覆蓋一些基本的嵌入式系統概念，講解 RTOS、開發版、輸出入等東西，我覺得稍微有點基本所以後面老師的課都沒有去聽（小聲）

除了正課以外的時間，剩下所有時間都是實作課，會發下開發版、連接線與相關工具，需要自備讀卡機跟記憶卡。建議用 Windows 筆電，用 macOS 不是不行，但會有一些額外的除錯成本。

評分方式

作業主要有 4 個 Lab + 1 個 Final Project。其中比例依序是 10%, 10%, 25%, 15%, 40%。兩人一組，建議慎選組員。Lab 的部分視情況可以帶回家作，我們是因為遇到颱風+十月一堆連續假期老師才點頭，正常來講其實那些 Lab 是可以在表定上課時間就完成的。

心得

有趣的課。Lab 跟 Final Project 的內容不會到非常難，可以學到很多跟開發版互動的小眉角，但我覺得是基於我有一些基本概念的份上，對於之前完全沒有接觸過開發版的新手，甚至對 Linux 不太熟的人，建議可以去看一些網路文章或是鐵人賽先行理解。這堂課對我來講最大的貢獻就是認識了很多神人，這學期不少很厲害的人都修這堂課練手，找到好的組員可以帶你上天堂，找到不好的組員就只能一起下地獄了。
最後，作業我有放一份在 GitHub 上，歡迎參考～

資料視覺化與視覺分析 Data Visualization and Visual Analytics

王昱舜

授課內容與方式

英文授課，老師的英文口說會需要一點時間去理解。整個課程都圍繞在 d3.js 還有其相關的功能上。會介紹不同圖表的功能以及其目的性，課間會有隨堂小考或是提問，但都是很簡單拿來點名用的。

評分方式

總共有八份作業 + 一個 paper presentation + 一個 Final Project，比重分別是 60%, 15%, 20% 以及最後課堂點名 5%。其中 Paper presentation 跟 Final Project 都需要三人一組一起完成，分數會一起計算，所以也要慎選組員。

心得

略為無聊的課。我原本預期這是一堂可以學到怎麼去對資料作良好的 denoise, sort, filter 等後再進行漂亮的呈現，結果整堂課的主題其實都著重在不同圖表的用途說明與 d3.js 上，有點像是 d3.js 的實體說明會（有點失禮我很抱歉），然後課間有點沈悶，加上又是在早上，我很常配咖啡聽課。作業很多但不難，往前參考更早期的心得文甚至有到 10 份作業的量，搭配 ChatGPT 基本上可以在作業這個項目拿到不錯的分數，但我覺得從作業學到的東西其實有點零碎，有點不知道往後要怎麼學以致用。Paper Presentation 也是有點痛苦，因為能挑選的論文都跟我自身的領域不太相關，最後就交給組員選，我就負責把東西講一講而已。最後是 Final Project，題目任選， 目標是要能夠做出一個漂亮的前端並學以致用之前學到的 d3.js。