※ 本文是否可提供台大同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID）
（是／否／其他条件）：
是
哪一学年度修课：
103下 - 104下，共三学期
ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录)
陈宏铭教授
δ 课程大概内容
信号处理专题
陈教授本身的专长是信号处理，看到这边可能有人直接就end
了XD 因为信号处理是一个很老的领域，感觉老狗变不出新把
戏。但我想在这边特别推荐一下这个领域，我认为是很适合第
一次修专题者投入的领域。先说明背景，笔者个人因为定性差
，大学时期总共跟过四个老师的专题，包含生医电子所黄念祖
老师、网多所陈和麟老师、电信所李宏毅老师等。这四个老师
都是很棒的老师，希望未来有机会也补上专题心得。但陈宏铭
老师对我影响最深，跟的时间也最久，在此先写陈老师。因为
跟过不同领域的专题，对这几个领域都有一些粗浅的认识，也
包含现在当红的 Machine Learning (靠神组员carry又是另一
个故事了)。
基本上电机这个领域变化的很快，每隔三五年就有新的酷炫名
词会跑出来。举凡生物芯片、IOT、data mining、AI、ML、甚
至 AR、VR，新的名词一直在出现。大家都难免会想追寻最新、
最酷的知识，因此选专题的时候会以老师在做的领域为主。信
号处理这个领域，是电机系最老牌的领域之一，但永远不会过
时。事实上在信号处理中的许多知识，从KNN到regression，
都是进到其他领域之后依然受用无穷的。因此真心推荐学弟妹
们尝试看看这个领域。孔子说“君子不器”，如果一开始就划
地自限，把目标放在几个特定的专题上，难免有点可惜。而信
号处理这块，就是可以让我们看到包罗万象知识的地方。如果
你已经有了明确的方向，接触信号处理可以磨练自己的数学知
识，更上层楼。如果你还不知道自己想要什么，接触信号处理
可以让你增广见闻，找到自己的一片天空。因此就“领域”而
言，信号处理永远不会过时。
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