系 所：電子工程

教 師：陳永耀

必 選 修：選修

學 分：3

心 得：
老師主要是在做電腦視覺深度學習相關的
但是上課內容全部都是機器學習數學的部分
期中會需要實現一篇論文(找有原始碼)
期末則是有個人專題與團體專題
個人專題為找一篇論文實現並繳交一份報告說明論文的貢獻與原理

團體專題是利用老師實驗室在基隆路、環河所拍攝的熱影像作為訓練資料，訓練一個能夠辨識各種物件(車子、行人、腳踏車等)的模型，模型使用faster rcnn

每個團體要自行尋找可以幫助你提高辨識度的論文(例如：transfer learning, few shot l
最後期末上台報告你找了哪篇論文，他如何幫助你提高辨識度

評分標準:
沒有期中期末考
分數主要由期末報告與期末專題模型決定

心得:這堂是老師來台科後第一次開課，主要是期中期末都要train模型有點煩，然後要做的
如果有點忙或是沒有顯卡的人可以考慮一下要不要修

成績分布
A+ 7人(20%)
A. 8人(22.9%)
A-. 11人(31.4%)
對了 老師好像有說他不會當人
推 薦 度：★*2 (最少一顆 最多五顆)

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