2026 年春季修課心得
電腦系統專題
- 學分：3 學分
- 授課教師：張原豪
- 學期成績：
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上課內容：
這門課的內容主要介紹研究方法與論文閱讀技巧，不過除了前幾週的課程之外，其餘大部分時間皆由同學輪流進行論文報告。由於時間因素，本學期每位同學只需上台報告三篇論文。學期成績的計算方式如下：
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出席（14%）：本學期共有 14 週安排同學報告，因此需出席這 14 週並聆聽其他同學的報告。出席情況以投票紀錄為準，每缺席一次扣總成績 1%。
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口頭報告（30%）：需進行三次論文報告，每次佔總成績 10%。原則上只要完成報告，通常不會額外扣分。
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閱讀心得（16%）：需以投影片形式繳交八篇論文的閱讀心得，每篇佔總成績 2%。論文需選自近三年的頂級國際會議。
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期末書面報告（20%）：將八篇閱讀心得加以整理與統整，並進一步探討可能的研究方向。
值得一提的是，上述項目加總後僅占總成績的 80%，剩餘的 20% 並未特別說明，推測可能是作為彈性給分，或者單純是某種「送分」。
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心得：
這門課的主要目的是培養新進研究生閱讀、整理與分析論文的能力。透過這門課，我也因此更加認真地閱讀論文，從中獲益良多。不僅讓我對研究領域有了更廣泛且更深入的認識，也為日後持續閱讀與進行研究奠定了良好的基礎。
自然語言處理(NLP)
- 學分：3 學分
- 授課教師：陳信希
- 學期成績：
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上課內容：
這門課主要介紹現代自然語言處理的基本概念與技術，內容涵蓋 tokenization、embedding、N-gram language model、neural language model、large language model、Transformer、post-training、masked language model，以及 multi-LLM agent 系統等主題。整體而言，課程內容相較於「深度學習之應用」來得較為基礎，但在 multi-LLM agent 系統的探討上則更加深入。這門課的評分標準主要包含以下幾個部分，不過各項成績所占的總比重似乎並未明確說明：
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期中考與期末考：以問答題為主，考試範圍包含課堂內容；其中期末考除了授課內容之外，也涵蓋其他同學的論文報告內容。
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論文閱讀報告：以分組方式進行，需報告近兩年自然語言處理領域的頂級會議論文。此部分的成績又細分為三項：25% 為向助教進行演練報告的表現，50% 為正式上台報告的表現，其餘 25% 則為書面投影片的品質。
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期末專題報告：以分組方式針對一個公開的大方向進行探討。本學期的主題與情緒相關，專題內容包含一份提案以及兩次與助教的討論。評分方式分為兩部分，其中 45% 為與助教討論時的表現，剩餘 55% 則依據最終繳交的書面報告評分。
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心得：
智慧型汽車導論
- 學分：3 學分
- 授課教師：林忠緯
- 學期成績：
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上課內容：
上課內容涵蓋智慧型車輛系統的各個組成面向，包括通訊、感測（sensing）、感知（perception）以及規劃（planning）等主題。學期初較著重於系統設計與時序分析（timing analysis），因為這些議題與系統安全性息息相關。而在後半學期，課程則介紹了 Intersection Management，探討如何進行路口通行的排程（scheduling），以及相關衝突檢測演算法的設計。本學期的評分方式如下：
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作業（10%）：共有兩次作業，每次佔總成績 5%，內容主要讓學生熟悉課堂中介紹的演算法與方法。
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期末考（50%）：於第 11 週舉行，題型包含排序問題、是非題以及分析與推導題。
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期末專題口頭報告（10%）：需報告期末專題的目前進度，或提出研究構想與實驗規劃。
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期末專題書面報告（30%）：為期末專題的最終成果報告，主題可從論文閱讀與調查（survey）、系統實作（implementation）以及研究探索（research）等方向切入，也可以結合多種形式進行。
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心得：