本文撰寫於2021年6月20日
前言
推甄後慢慢了解自己未來的路要怎麼走，也想趕快趁大四下進研究所前最後一個學期好好加強專業能力，順便抵個研究所學分，一開始有滿多想選的課啊，總之，陰錯陽差加上好運氣下最終選了三堂專業相關的課程。
先說一下，研究所找的教授是CV領域的，所以這些課程都滿有相關的：
機器學習(英授)
洪瑞鴻、邱維辰兩位教授都是交大CV大佬，所以他們教的ML也很偏向這領域，這堂課我很推薦想要學機器學習的同學來修，雖然課程滿有難度的，尤其是線代微積分沒打好底的人(如我)，老師也在第一堂課就下足馬威保證這堂課Loading會很重，每週要花很多時間在上面，不過整體來說，我的收穫很大，透過作筆記、作業、考試等讓我必須要認真研讀才可以融會貫通，加上是英授課程(本人英文普普)，所以的確要花滿多課外時間找資料和閱讀。
甜：★★★★☆ // 給分，越多星給分越好看
涼：★★☆☆☆ // loading輕重，越多星越涼
補：★★★★★ // 收穫多寡，越多星學到越多東西
因為兩位老師各教半學期，所以作業及給分標準等大致分為兩個部分
洪瑞鴻老師
老師的評分標準是四次作業+一次期中考+筆記分數，老師上課是用平板自己手寫投影給學生看，要求每位同學期中都要上繳自己的筆記，上大學後很少這麼認真寫筆記XD，老師節奏算滿快速的，不過有問題都可以停下來提問，老師自己說筆記分數就只有60(完全照抄)、80(稍微整理)、100(整理很多額外資料、數學證明與繪圖等等)，這部分我拿到80分，上課把老師寫的抄下來後回家讀個兩三次自然就會知道哪邊模糊要找甚麼資料，補足筆記，當然我也不是補得非常詳細完整，所以拿到80，100分大概就是老師給同學reference的筆記了~
作業的部分大致上都是上課內容的實作，滿多都是實作推導出來的公式而已，認真講不會太難，難的是要先理解數學推導的過程還有代表的意義，作業的部分都是由助教線上demo，順利demo完就是100分，相對於下半學期的作業比較不花時間。
期中考的部分，老師考前有給一份題庫參考(真的就參考用)，只有少少幾題，主要把上課內容讀熟，課程內容出現過的要會證明，應該可以拿個60分以上，考試題目我個人覺得算滿困難的，另一方面也是因為手寫多的題目很難拿滿分數，不過期中考後老師有調分，調得滿誇張的就是了XD 總結來說，要認真參透ML，花時間找很多資料還有熟悉數學式子的功用與意義，才會得高分，但不用太擔心分數的部分。
邱維辰老師
老師的配分是三次作業+期末考，不過因為疫情三級警戒的關係取消期末考了，老師上課的方式較為生動，很在乎學生有沒有聽懂(有時候還會逼學生給點回饋XD)，講義也會有一些迷因圖，和洪老師不同的是不用抄筆記，老師就是依照他的教材PPT上課，有時會用板書寫一些推導，整題節奏我覺得更快了一些，而且不動手抄筆記的副作用就是有時候會恍神漏掉一章節，邱老師下半學期的內容大多都圍繞在kernel上，建議一開始一定要搞懂，要不然後面會不好懂。不過不得不說，前半學期認真學好的數學推導和基礎真的很有幫助~
作業總共有三次，題目我覺得有稍微變複雜一些，加上老師要求每份作業都要寫全英文實驗報告，加重了每份作業的loading，我下半學期花了很多時間在作業和報告上(還好沒有期末考了~)，不過用心寫完的報告看起來還是很有成就感也真的有幫助，大家還是要認真寫啊。
註
小弟我寫作業不懂的地方有稍微參考以前學長的code，在此附上我整學期的作業程式碼，希望可以幫助需要的人，但還是建議同學們先自己動手寫過！https://github.com/chengche6230/Machine-Learning-Course
圖形識別(英授)
林彥宇教授本身也是做CV的，所以和ML一樣，上課會比較偏向CV領域的內容，我滿推薦這堂跟ML一起修，不同性質但互補的兩堂課，各有優缺。ML屬於比較著重基礎，而PR老師講課進度很快，但內容涵蓋很多，而且這兩堂課是使用同一本書做為教材(Bishop PRML, 2006)。
甜：★★★★★
涼：★★★★★
補：★★★★☆
老師的給分原定是四次作業+一次期末考，不過因為疫情關係改成五次作業(每次20%)，原本我是滿擔心期末考一次考一整學期的內容。作業的部分我覺得相較於ML來說輕鬆很多，每份作業老師會用上課時間的半小時讓助教做完整說明，助教給的sample code都有把整個大架構刻好，真的只要做最核心的演算法就好，報告的部分也只要簡單把要求的結果貼上去就好，不用太詳細做分析討論等，符合所有spec要求的格式就可以拿100分了~ 因為我們改成五次作業，分數也相對好拿，所以給分的部分我給了五顆星(僅供參考)
課程內容的部分如上述所說，和ML內容很重疊，所以等於我有了兩次複習的時間，同時幫助我在ML及PR能更跟上進度，雖然作業多，但我自己覺得loading相對也變輕一點。題外話，老師講課語速實在有一點慢，後來遠端上課我都開1.5~2倍速在上了XD
註
一樣附上github連結：https://github.com/chengche6230/Pattern-Recognition-Course
無人機自動飛航與電腦視覺概論
陳冠文老師開設的無人機課是有和創創工坊合作的課程，而老師的研究領域也是做CV的，這堂課老師會講非常多影像處理和電腦視覺的基礎和概論，對於想了解這個領域的人很有幫助，加上這堂是以lab為主軸，有大量的上機操作，對喜歡實作的人來說很推！
甜：★★★★☆
涼：★★★★☆
補：★★★★☆
雖然每堂課都是實驗課，有demo時間壓力，不過是以三人一組為單位去寫，大家輪流carry的話loading不會很重，基本上上完課回去就沒甚麼要做的了，也沒有期中期末考(以無人機競賽取代)。不過同樣因為疫情關係，我們的期末沒辦法實地操作無人機，改成其他project代替，實在是滿可惜的。期中測驗的評分標準我們覺得有待商榷，失誤與速度配分比例滿奇怪的，我們這組是期中測驗第一輪唯一完成飛行的組別，過程有兩個失誤，但最後分數甚至比第三輪才飛過得還低。總之，我還是滿推這堂課，前半段聽講可以吸收很多CV知識，老師講課也有趣的，加上可以實際操作無人機還有大量的實驗課，可以獲得滿多成就感的~
總結
稍微寫了一下這學期專業課程的修課心得，大學最喜歡的課程安排大概是這學期了吧~ 以前頂多是有喜歡的一兩堂課程而已，但這學習沒有為了修而修的通識、必修，而是選了自己想學的領域，也趁機用英授課維持英聽(雖然教授的英文沒有到非常好XD)，三堂課程彼此內容是有稍微互相涵蓋，教授們也都是做CV的，有不同種類的作業、教材、lab，讓我這學期真的收穫很多，那也希望我的心得可以幫助未來要選這些課的學弟妹！
