111-1 陽明交大修課心得
這次只修了 16 學分，卻感覺異常的累，可能幾乎每一科都有一定的份量吧。照慣例還是寫一下每一科的修課心得。
主科
作業系統概論（張立平/資工系大三上必修/3 學分）
上課內容、作業、考試
課程主要是在教跟作業系統有關的各種知識，主要會是理論方面的。首先會先概述 OS 是怎麼運作的，接著會依序帶到 process、syncronization、memory management、file systems、disks 的相關介紹。課本用的就是最 popular 的恐龍書。
作業有 6 次，主題分別是 simple shell、multiprocess programming（matrix muplication）、multiprocess programming with syncronization（merge sort）、BF/FF algorithm、cache algorithms simulation 和 file system concepts（FUSE）。每次的作業都可以選擇用 C 或 C++ 寫。我每次作業大概都是 100-200 行程式碼，開三個禮拜寫，算是普通硬的資工系課程。
考試就是單純的期中期末考。基本上會和考古高機率重疊，但不會完全一樣。
這次因為同時有第三節補充教學的關係，老師感覺大家線上課沒什麼在認真看影片（？），所以還加上了小考，但是是可以討論查資料的，到後期也是偏加分的性質。最後總共考了 7 次小考，每次佔總成績 1 分，全部佔 4 分，溢出來的就算加分。
心得
整體的感覺就是一個正常的資工課，老師講解很認真也很樂意回答學生問題，甚至還自己開一個 FB 群組讓大家問問題，雖然上面也沒有很熱絡就是了。
作業的部份雖然可能會遇到一些之前沒遇過的函式、syscall 等等，不過只要稍微查一下就大概知道要怎麼用了，基本上也沒有遇到什麼大問題。
考試的話看他的投影片和近幾年考古就夠了，只是不知道是很多考古還是大家這時候都開始刷分了，感覺總平均特別高，期中差點因為某題題意 ambiguous 送下去 QQ。
應該也什麼好講的了，總之就是一個品質可以的必修。
機器學習概論（胡毓志/資工系選修/3 學分）
上課內容、作業、考試
上課主要講述一些很 popular 的機器學習演算法，以及一些做機器學習需要知道的知識，例如 data 怎麼處理，怎麼評估一個 model 的好壞等等。實際上的授課內容比他課綱寫的少了一些，Neural nets、SVM、outer issues 等等都沒講。
考試總共有兩次小考和期中期末，主要出題模式都是問答題，但是比較像是寫出他想要看到的答案。作業的話只有一次期末的 term project，要自己實作一個 decision tree，並且用這個 decision tree 完成兩項任務，一個是一個 multi-label classification task，另一個是比較偏向 NLP 的。
心得
先講結論，完全不推。那時候大二下初選的時候課表沒有想清楚，導致到開學以後還在修修改改課表，最後因為學分看起來有點少就選了這個時段的課了，結果品質不怎麼樣…。早知道那時候就讓這個時段空著就好。
這堂課是老師連續講課三個小時，老師雖然英文標準但是講課速度緩慢，常常把同一個觀念一而再再而三的換句話說，甚至三節課講不完 15 頁投影片都是正常的。導致我到後面的時候變得很討厭上他的課，聽課就覺得很無聊。
考試的話有稍微好一點，應該是老師自己出題，考試考得還算靈活，不會只把投影片的東西挖空問你，會在一些情境之下問你那麼作法比較好。但是評分方式又是另一回事了…，基本上助教就是照著標準答案給分，有寫到他想看到的關鍵字就不會拿到太差的分數，所以就導致我到後面應付他考試的方式就是通靈出他這題主要想考什麼，把那些概念大概寫一寫就有分數了。他這樣考不是不行，但是我覺得與其有這樣的考試，不如出作業讓學生熟悉那些機器學習的常用方法會比較好吧。順帶一提，這個老師開的其他課好像也有類似的問題存在。
如果要說一些 take away 還是有啦，但是我覺得和我在這堂課付出的時間不成比例就是。
總之我不是很喜歡這堂課，但是如果是想學一點點機器學習概念應該還是可以學到一點東西啦。
計算機系統管理（曾建超/資工系選修/3 學分）
上課內容、作業、考試
這堂課主要是講述管理計算機系統的基本技能及一些理論，例如伺服器架設、各項服務的建設等等。值得一提的是，這堂講的內容會有一部分和作業系統講的東西重疊，所以兩邊講的東西可以互相映證，OS 概論講的是比較理論層面的，這堂講的是比較實務面的。
這堂課是用 FreeBSD 來教課，不過很多概念是 UNIX-like systems 都通用的。今年這堂是由成功大學的蔡孟勳教授講課。
作業算是這堂課的精華，總共五次（但是第一次只是環境架設所以實際上是 4 次），每一次會用各種要求強迫你實際操作過一遍那些上課講過的東西，而且很可能是你從來沒用過的東西。這科的作業名不虛傳，我最難的那一次作業寫了整整一個禮拜（雖然有些大神可能 1-2 天就寫完了 orz）
期中期末反而不是這科的重點，考古看熟就可以上場了，甚至他可以允許帶紙本的投影片進去考試。
心得
我大一入學的時候就聽說這堂課多硬多難，同時也有不斷聽到有關這堂課的傳說（？），導致一直不太敢修。不過我身邊很多人都大二就修了，再加上我覺得我應該點一些系統軟體的技能，而且我覺得這堂課早晚還是得面對（？）。
這堂課無疑是這學期（甚至可能是我入學以來）學到最多的課。第一是課程內容本身搞懂很多我以前似懂非懂的東西（例如檔案權限、web 和 service 的概念等等），還有像 HW4 讓我學會之前架 CMS 架成功的 web server，HW5 讓我大概知道實驗室在用的 NFS 大概是怎麼回事。雖然我覺得我不像某些大神本來就有這些基礎，不過從這堂課學會也是滿不錯的。順帶一提，這堂課的作業量雖然多，但是有努力還是寫的完的，不會到完全無法負荷的地步（？）。
除此之外，這堂課也強迫訓練了一些軟實力，例如解決問題的能力，學會翻 manual 等等（仔細回想起來，我在這之前處理這方面問題都是亂 Google 找答案，感覺有點糟糕 ==）。除此之外，開放論壇發問也是一種訓練問問題能力的方式。
這堂也讓我知道管系統的大概在幹麻，也終於對他們講的東西比較有概念了。之前聽實驗室碩一的學長說，他目前為了要補自己系統軟體知識方面的不足花了很多時間，這讓我更加相信選這堂課是對的。或許在修完 NASA，以及學更多讓自己變更強以後，或許就可以嘗試接手看看實驗室的系統管理工作吧！
不過這堂課也滿吃電波的，我也有聽說很多修完就不想再接任何系統管理相關工作的（？）。總之我完全不後悔修這堂課，可以對外宣揚有經過這堂課的磨練了（X）。
其他科目
資訊工程專題一（資工系/資工系必修/2 學分）
上課內容、作業、考試
就是專題，專題一的話要先找到教授，並找指導教授簽名交回系辦。
心得
其實我身邊很多人都是在二下 2~4 月的時候就開始找教授了，我算是比較晚才開始找。不過後來找跟我興趣 match 的本來就沒有很多，所以就很好挑，最後選到洪瑞鴻教授，算是比較冷門的（？）。不過老師對我很好，實驗室的資源也很豐富。這部份應該會連同專題二另外開一篇寫。
資訊工程研討（林一平/資工系必修/0 學分）
上課內容、作業、考試
就是演講課，每週林一平教授會邀請一個講者來演講，可能也跟教授本身做的題目相關，演講幾乎都是跟網路或 IoT 相關的。會算出席（而且他好像有用類似定位的裝置所以不能幫別人點），每週講者講完以後要寫 200 字的心得報告。
心得
我覺得這學期這堂課最大的問題就是主題單一，幾乎每週都是跟網路或 IoT 相關技術相關，只有一週我比較有印象的是講用數學方法處理生醫資訊的。偏偏我又不是對網路或 IoT 相關研究很有興趣，所以聽到後面我都是聽講者講的關鍵字湊字數的。整體來說我覺得就是浪費時間啦。
工程統計學（趙韋安/通識/3 學分）
上課內容、作業、考試
這堂課除了講述一般統計學的方法以外，還會搭配 R 語言程式設計來實際操作資料。統計學主要講單變數和雙變數的處理，以及抽樣、假設檢定等等基本統計學會講的東西。老師的課程有三個小時，但是只有前兩個小時有上課，第三個小時是給同學做 R 語言實作練習。
作業的話每週老師講完以後會出一個作業要當天做出來，實際上作業內容在幾天前就會公佈了，所以其實是可以偷跑的。老師這裡有提供一個加分機制是，只要在第三節課講解自己的 code 就可以加分。作業評分有一個很謎的地方是他是越早交越高分，所以能偷跑就偷跑吧。
沒有考試，但是在期末有一個 project 是要用課堂教的統計學工具來回答自己想要回答的問題（是值得做統計的資料就 ok），並且圖表、統計量等等要用 R 語言實作。
心得
這堂課是土木系的選修課，因為通識要求至少要有 2 學分跨院就來修了。
第一堂課就覺得老師很酷，第一次看到有老師會穿吊嘎上課的（X），而且據他所說他有時候會因為要去救災所以可能會臨時停課，可是整學期下來也只有一次就是了。我覺得老師上課感覺是比較偏向 R 的部份，統計相關的數學感覺就講的比較粗略，所以不太建議想學統計學知識的人來修。雖然這堂課有要求 R programming 但是對 coding 能力不會要求太多，基本上就是上課範例改一改就好了。
期末 project 的話，他是分組報告，然後他是老師隨機分組所以也沒得挑。我們是大概死線前一個禮拜才開始動工，最後幸好也有弄出一個像樣的東西。
這堂課 loading 不算很重，給分應該算滿甜的，電資理工可以考慮來修修看。
經典通識教育講座（王美鴻/通識/2 學分）
上課內容、作業、考試
基本上也是演講課，每堂課會邀請人文、社會、自然領域的佼佼者來演講。每堂課課後要繳交至少 800 字的心得報告（實際上是 300 + 500，可以寫超過很多）。只是我在修這堂課的時候很多都是國家文藝獎得主，所以幾乎都是人文類的。期末會有一個省思報告，但是那個比較不難。
平常的心得是由助教評分的，分數大概會落在 70-80 左右，給分不算很甜。根據我實測，基本上內容夠多，涵蓋的層面夠廣大概就有 80 以上（我每次大概都是寫 400500 + 8001000），當然這也很吃個人寫作能力和那屆助教的心情。
心得
原本是看中這堂課很涼才選的，結果我覺得一點都不涼…。基本上我覺得我寫作是要很看心情的，不是寫不出來就是可以寫一大堆，所以導致有時候就要拖很久。
至於演講的內容，我覺得算是一個給我開啟新的維度的感覺（？），可以透過他們講的東西去想自己從未想過得事情。
不過如果以拿分的角度來說，好好寫應該還是會拿到不錯的成績，只是如果是寫作能力特別差的那不太推薦。
體育－高爾夫球甲（張嘉洲/體育/0 學分）
上課內容、作業、考試
這學期基本上就是教高爾夫求的揮杆（主要是 7 號杆），因為這個動作基本上就很難做好，所以整學期幾乎就泡在這裡了。考試的話也是實際考揮杆，期中考打遠，期末考打定點。
心得
因為開學才開始調課表，所以體育只剩這堂能選了 QQ。這堂課最主要就是早八 + 距離學校遠吧，除此之外其實打高爾夫球滿有趣的，老師其實也教的不錯，很擅長找學生動作的問題。
最終成績
待補