2023 年春季修課心得
資料結構與演算法(DSA)
- 學分：3 學分
- 授課教師：林軒田
- 學期成績：A+
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上課內容：
這門課的上課內容主要涵蓋了一些簡單的資料結構。前半學期由林軒田教授教授，主要包括陣列(array)、連結串列(linked list)、堆疊(stack)、佇列(queue)、堆積(heap)、樹(tree)和排序（基於比較的排序, comparison-based sorting）等主題，題目相對簡單。後半學期由蔡欣穆教授教授，內容包括字串匹配(string matching)、線性時間排序(linear-time sorting)、並查集(disjoint set)、雜湊(hashing)、紅黑樹(red-black tree)、B 樹(B-tree)等主題，相對於期中考的範圍來說稍微困難一些。有趣的是，蔡教授提倡翻轉教學，可能有幾週的課堂時間是以活動形式進行，因此需要提前觀看一些教學影片。
這門課的成績配分為期中考和期末考各佔 20%，作業佔 40%，課堂活動（包括隨堂小考和蔡教授的課堂活動等）佔 20%。值得一提的是，作業共有五次，程式作業限定使用 C 語言撰寫，並且需要掌握基礎的 Git 指令以使用批改系統。第一次作業(Homework 0)只是簡單測試大家在修讀資料結構與演算法課程之前的程式基礎是否足夠。剩下的四份作業主要與當前教授的授課內容相關，但可能需要花費約 20 小時的時間來完成。而這門課最後給的等第(letter grade)並不是絕對的標準，而是相對的標準。然而，A+ 的門檻相對較高，因此這一點常受到批評。
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心得：
這門課讓我學習到非常多有用的資料結構，對我的訓練非常紮實。手寫作業題的一大部分是設計時間複雜度較佳的演算法，並且進行相應的分析。這樣的要求對於未來修習算法設計與分析課程(ADA)來說是非常有幫助的。此外，在程式作業的過程中，很多時候需要使用在課堂上學到的資料結構，並且需要撰寫長達 200 至 300 行甚至 600 行的程式碼。這個過程中，我被迫學習了一些除錯工具，例如
gdb等等。另外，非常幸運的是，班上有一些同學在作業二及作業三之後願意分享他們自己生成的測試資料，這對於我進行除錯起到了很大的幫助。然而，這門課還有許多可以改進的地方。例如，我認為這門課可以每個學期都開設，以滿足更多外系學生和重修生的學習需求，同時也能提高助教的效率，讓他們能更快地批改作業和期中考試。此外，降低課堂活動的配分可能也是一個可以考慮的方向。總體而言，除了這些改進的地方，我認為這門課在其他方面表現得非常出色。
線性代數二
- 學分：4 學分
- 授課教師：謝銘倫
- 學期成績：A
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上課內容：
這學期的前半段主要內容是從內積空間開始介紹，然後進一步探討了正交算子的譜理論(spectral theory for normal operator)，並延伸到奇異值分解(singular value decomposition)和廣義逆矩陣(Moore-Penrose inverse, pseudo-inverse)等主題。後半段則著重於線性代數的一些應用，包括 Perron-Frobenius 定理、Google PageRank 演算法、多項式的共根性(雅可比-貝佐定理，Jacobi-Bezout Theorem)和雙線性形式(bilinear form)。
課程的計分方式與上學期相同，作業佔 25%，期中考佔 35%，期末考佔 40%。同樣地，等第的分配也是相對的，因此我在期末考上並未特別花太多時間，因為要獲得 A+ 等第相對來說是相當困難的。
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心得：
這門課中，由於教授表示內容進度與他在 2016 年的授課相似，因此我在暑假期間預先學習了全部的內容，並整理成筆記。這使得我在上課時幾乎沒有出席。作業方面，我感受到教授的善意，只有少數幾題相對較困難，需要花一些時間思考。至於期中考與期末考，基本上都有約 50 到 60 分的計算題，但證明題大多不算簡單，常常需要花一些心力解決。整體而言，我覺得教授的教學非常出色，並且可以學到許多有趣的內容。
數位系統與實驗
- 學分：3 學分
- 授課教師：林忠緯
- 學期成績：A+
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上課內容：
這門課的主要內容是學習數位系統，也就是僅區分為高(1)或低(0)電位的電路。在前半學期，我們主要學習組合電路(combinational circuit)，即沒有記憶功能的電路。後半學期則是學習有記憶功能的時序電路(sequential circuit)，包括鎖存器(latches)、正反器(flip-flop)、計數器(counter)，以及後面的有限狀態機(finite-state machine)。
課程的計分方式是作業佔 20%，期中考和期末考各佔 40%。需要提到的是，我們有四次作業，後兩次還會涉及使用 Verilog 進行實作的上機作業。然而，助教會提供大部分的程式框架，因此不會花太多時間。期中考和期末考的題目結構與考古題相似，後面的題目可能會有一些較為困難的部分，學生常常會被作業的難度誤導。期末考通常會比作業難度高許多，但只要好好準備，應該能取得不錯的成績。聽說可能會有輕微的成績調整。
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心得：
這門課主要假設我們已經能夠建立一些邏輯閘(如 AND gate)的情況下，探討如何構建所需的電路或計數器(counter)等等，而如何建立邏輯閘不是課程的目標。總結來說，儘管這門課對於主修軟體方向的資訊工程學生來說可能幫助不大，但仍然能夠學習到許多數位電路的知識。這門課似乎與計算機概論的內容有一些重疊，相信在未來修習計算機概論時，能減少一些學習負擔。
此外，林教授將幾年前的上課錄影上傳到 NTU COOL 平台，因此我選擇不去上課，按照自己的節奏進行複習。我認為林教授的錄影講解相當清晰，有需要時可以多次觀看複習。
日文一下
- 學分：3 學分
- 授課教師：許惠晴
- 學期成績：A+
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上課內容：
這學期的課程前半部分主要學習使用量詞，以及表達「います」和「あります」表示某地有什麼的句型，當然還包括其他句型。後半學期則著重於動詞的「て形」和「ない形」變化，以及相應的句型應用，例如使用「Vなければなりません」表示必須做某事，還有其他多種「て形」的句型。此課程的評分標準與上學期相同，期末考試佔 35%，平時成績(包括出席、小考等)佔 30%。
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心得：
這學期開始學習日文對我來說相當具挑戰性，可能是因為我在背單字上偏向臨時抱佛腳的方式，所以期末考完後我就把大部分的單字都忘記了。但我相信未來複習時可以進步得更快。很幸運的是，這學期我能拿到 A+ 的成績，原本我以為可能只能達到A等級，但我的原始成績應該非常接近 A+ 的線。由於這學期的學習狀況不如預期，我在期末考試後決定在暑假期間好好學習日文，希望能夠實現這個目標！
分析二
- 學分：5 學分
- 授課教師：沈俊嚴
- 學期成績：A+
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上課內容：
這門課的前幾周主要是延續上學期講掉的 Lebesgue 測度理論，同時介紹了一些 Riemann-Stieltjes 積分，這部分所使用的參考書與上學期相同，是 Pugh 所著的《Real Mathematical Analysis》。接著開始講解 Fourier 級數、Fourier 轉換以及其應用，所使用的參考書是 Torchinsky 所著的《Real-Variable Methods in Harmonic Analysis》。學期的後半部分知識內容變得更加緊密，可能是為了後面講解 Roth’s 定理的初階版本而加快進度。
這學期的評分方式與上學期有所不同，作業佔 45%，期中考佔 25%，期末報告佔 30%。這學期只有五次作業，相較於上學期感覺難度稍微降低了一些，但有些題目的解題過程相對複雜。此外，還有一些有趣的難題，常常需要花上幾天的時間來思考。這學期比較有趣的地方是沒有期末考試，而是需要完成一份期末報告。期末報告要求學生分組閱讀一篇深入的論文，並在期末考試周以小組為單位與大家分享自己的閱讀成果，需要製作投影片。此外，每個人還需要製作一份個人的期末報告（也可以組內分工完成），這份報告將作為期末報告的評分依據。據說，只要不出現明顯懈怠的情況，這個部分的分數就能獲得滿分。因此整體而言，相較於上學期，這學期的課業負擔較輕鬆。
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心得：
這學期的課程讓我感到比上學期學到了更多的知識。相較於上學期，這學期有很多我之前未接觸過的內容，因此我需要更加專注地聆聽老師的講解。特別是在傅立葉分析方面，我打算將手寫筆記慢慢轉換成電子檔案，以便未來複習時能更方便閱讀。
除了學習內容外，我也有一些有趣的學習經驗。其中，最有趣的是期末的分組報告。我們組中有一位來自法國的交換學生，為了更有效地學習報告的內容，我們組織了類似讀書會的活動，定期討論書上的內容。由於有法國學生的存在，我們需要用英文進行溝通，甚至在期末的分組報告中，我們也決定全程使用英文進行報告。這次的經驗讓我下定決心，在暑假除了專注於學習日文外，也要多讀一些英文。
另外，在閱讀期末報告的過程中，我開始重新思考成為數學家是否真的是我想要的職業。面對各種符號和推論過程中的嚴謹性，我感到難以掌握整個過程，並且有些細節只能假裝理解，這讓我感到有些困擾。儘管我在兩個學期的分析榮譽(Honor)課程中取得了好成績，但內心並沒有太多的成就感。因此，我打算再給自己一年的時間，修讀代數榮譽課程後再決定是否要雙主修數學系。近來的探索學分制度實施更加強化了這個想法，或許我該好好利用這個機會，探索數學是否是我所喜歡的。
普通心理學
- 學分：3 學分
- 授課教師：鄧善娟
- 學期成績：A+
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上課內容：
這門課的內容涵蓋了心理學領域中一些被廣泛研究的主題。以下是所包含的主題列表：前半學期的內容主要包括心理學的方法、心理學發展史、行為的生物基礎、感覺與知覺、注意與意識。而後半學期的內容則包含學習、記憶、語言與心智表徵、思考與創造力、性格、智力、社會心理學以及發展心理學。課程所使用的參考書是由台大心理系多位教授合編的著作《心理學 —— 身體心靈與文化的整合》。
在這個學期，成績的計算方式為將期中考與期末考中較高的成績佔 70%，較低的成績佔 30%，經過加權計算後得出學期成績。此外，還有最多 4 分的加分機會。你可以通過參與 NTU COOL 上的每週討論區或參與心理系的實驗來獲得這些加分機會。值得注意的是，期中考和期末考的滿分都稍高於 100，但在計算最終成績時，將採用原始分數。
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心得：
我選修這門課是受到上個學期修課同學的推薦，他們說這門課相對輕鬆有趣且甜涼。而且，我本來也有意選擇一些通識課程，所以很幸運地選到了這門課。因為老師有提到會將上課錄影放在 NTU COOL 上，所以我並沒有去上課現場，而是按照自己的步調觀看線上影片進行學習。此外，我成功地向上學期修過這門課的同學索取了考古題，對我期中考和期末考有很大的幫助，最終我在這門課中取得了 A+ 的成績。
可惜的是，我原本以為這門課會是我修過的通識課程中相對感興趣的一門，但最終發現對這門課並沒有太大的興趣，只是為了應付考試而讀書。然而，我也很慶幸能夠學到很多心理學的知識，對於人類行為有了更深入的了解，這讓我感到非常滿足。
社會學
- 學分：3 學分
- 授課教師：劉仲恩
- 學期成績：A
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上課內容：
這門課的內容非常廣泛，涵蓋了許多社會學中重要且經典的主題，例如種族、性別、階級、家庭與教育等。後半學期則更加抽象且巨觀，探討經濟、政治、科技、環境社會學等議題。此外，課程的前幾堂有一些討論課，並且邀請了一些知名學者分享他們專業研究領域的內容。而我印象最深刻的課堂活動是 Kahoot，有幾堂課老師在 Kahoot 上出了一些題目給大家玩，題目都是基於台灣民眾的調查，而很多題目的答案往往與我的想法不一致，讓我感到驚訝。
這門課的成績計算方式包括三份作業（每份約 1200 字），佔總成績的 45%；出席成績佔 20%；期末考佔 35%。有趣的是，期末考的題型與我對社會學考試的想像有些不同。考試分為三個部分：第一部分是選擇題，共 15 題，總共 60 分；第二部分是名詞解釋，共五題，總共 20 分；第三部分是簡答題，共四題，總共 20 分。相比起全申論題型，這種題型讓寫起來更輕鬆一些。然而，社會學的寫作能力仍然可以透過寫作業來培養。我寫了三份作業，總字數約為 5000 字，我認為這些作業有助於我將課堂學到的相關概念連結起來。
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心得：
我原本選修這門課只是因為想增加一些學分，對於課程本身並沒有太大的興趣。然而，在第一堂課講到社會學的想像力之後，我開始意識到許多事情我從未仔細思考過它們的發生原因以及背後的社會因素。階級、性別、種族、社會化過程等各種因素的交互作用可能導致不同結果的產生。在接下來的課程中，老師邀請了不同領域的專家來分享他們的研究成果。例如，在講探討種族和族群議題時，劉老師邀請了研究基因社會學的學者來探討基因與環境對個體行為的影響，他的研究通過分析基因和環境對個體的影響，解釋了目前還是存在性別不平等的現象，例如 STEM 領域女性研究人員較少的原因。此外，還有許多有趣的演講和課堂助教分享他們的研究成果，如魏揚等。
儘管在第一堂課之後，我對社會學產生了一些興趣，並且教授講解得很好，但我常常會因為睡過頭而遲到 15 分鐘之類的事情發生。再加上我經常在上課時分心，這可能也是我覺得整個學期過去後，對於課程內容並不是非常深入了解的原因，給人一種空虛、泛泛而談的感覺。儘管最後僅取得了 A 的成績，對於我的 GPA 有一些影響，但我也認為我在這門課上付出的努力只值得A的評價。
現代生物學之應用
- 學分：2 學分
- 授課教師：合授
- 學期成績：A+
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上課內容：
這門課是由四位教授共同合授，每位教授約上 3 到 4 堂課，涵蓋現代生物科技等相關內容。課程內容包含了許多與癌症相關的議題，例如血管增生和免疫療法等技術。評分方式相當特殊，由多個項目組成：
- 出席(15%)：根據教學回饋單作為出席紀錄。
- 閱讀心得(15%)：每週需閱讀一篇助教提供的文章並撰寫 200 字心得，共需完成 10 篇。
- 小組討論(20%)：每次課堂的第二節為小組討論課，根據助教或教授提出的題目進行討論。
- 期中個人報告(20%)：可以選擇查證網路上的關於生物科技的假訊息，或是課程內容的延伸撰寫一份報告。
- 期末小組大會考(10%)：以分組考試形式進行，試題在第 15 週公布，並在第 16 週從各組抽選一位同學進行上台回答。
- 期末辯論賽或小組報告(20%)：每組可選擇參加辯論賽或撰寫小組報告。
此外，期末還包括小組互評，作為額外的扣分標準。
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心得：
對於這門課，我沒有太多具體的心得。上課時，我並未專心聆聽，而是忙著自己的事情。起初，我以為我可能能在這門課中獲得 A 的成績，也許是因為我在期中報告和期末報告中使用了 bibtex 來製作引用文獻，讓排版看起來更專業一些，才讓我有機會獲得 A+。