※ 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：104-1
ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录)
张智星
δ 课程大概内容
第一周 课程基本介绍/评分标准
第二周 初探Matlab/Matlab小传
第三周 (该年度台风停课)
第四周 二维平面绘图
第五周 三维立体绘图
第六周 矩阵处理与运算/字串与字符
第七周 异质矩阵
第八周 影像显示与读写/曲线拟和与回归分析
第九周 曲线拟和与回归分析
第十周 数学函式的处理与分析
十一周 音讯读写与播放录制
十二周 Data Clustering and Pattern Recognition
十三周 Linear/Naive Bayes/Quadratic classifiers
十四周 PCA(主要分量分析)
十五周 Google Page Rank
十六周 神秘游戏示范
Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★
想修又凉又甜的通识 ★★★★
习惯性不来上课 ★★
有基础程式背景 ★★★★★
没写过or不太熟程式，但知道矩阵这玩意 ★★★★
想学写Matlab程式 ★★★
η 上课用书(影印讲义或是指定教科书)
几乎全程使用投影片上课，偶尔会录影录音，但通常硬件设备都不太
给力上课上到一半教授还会笑说，这投影片是他快要十年前做的，背景不好看
μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格)
礼拜二345的课，基本上都是前两节半上课，最后一点点时间会考小
考，题目就是他前面上课所讲的内容，一般都会在投影片上标注说这会考
，而且考前还会再帮大家复习一遍，然后再三强调，有些公式可以直接问
说要不要背。
虽然是早十的课，但教授一般开始上课时，大约会是钟响后5~10分钟，
从来没有拖到下午下课时间，4下课可以出去买饭回来吃，(智星葛格表示他
也很想吃)
教授人相当Nice，有什么问题可以马上发问，他也非常希望同学能踊跃
回答问题，有时候还会回答不出来，他会皱眉头表示我下一节课回答你XD
σ 评分方式(给分甜吗？是扎实分？)
程式作业 30%
小考 20%
期中期末 40%
上课参与 10%
上课参与的10分，只要在上课举手回答问题就是两分，同时也包刮在FB
社团帮忙同学解决问题，会开放表单给同学登记，缺席被点到扣两分。
基本上扣除期中期末都不会太难拿(后面会解释)，算是扎实甜的课。能
学到不少工具，还可以怒冲GPA。
ρ 考题型式、作业方式
小考就是每周上课的内容，就算都没专心听，最后复习的时候马上记下来
就可以轻松拿到。
作业不是每周都有，一次大概1~2题，都是Matlab程式题，需要找时间DEMO
给助教看，不会写或是有错误可以问助教，助教挺有耐心的，基本上会帮你
完成，不过会需要先处理完其他同学的DEMO才比较有时间来帮你，由于两个
助教要应付所有学生，建议用FB来PM他们，或是把情况PO在社团里。基本上，
没有太大卡关的话，每次作业花个一小时就能完成。
期中期末考法都一样，笔试和上机考各占一半比例。笔试内容就是小考的
重点题目，期中出过的期末还会再出现，因为智星葛格说那很重要，他会一直
强调。上机考期中期末一律都是各四题，题目可能对于不曾写过程式的人会有
点小麻烦，因为要在有时间压力下Debug，找出程式码的错误。即便正常来说
，程式码15行以内就能搞定，但还是会有点小难，所以写作业的时候要多练习。
ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什么基础较好吗？老师个性？
加签习惯？严禁迟到等…)
由于这是A6通识，A6好像本来就没什么好选的，所以可能不少从来没接触
程式的人来修，但是通识规则的解放，今年这门课电资学院的人大概占了一半
，也就是本来就写过程式的人占了大多数(本鲁只是用电资学院比较好举例，
没有其他特别意思)，所以想来修的人，考前要稍微花三~四个小时左右复习个
。
另外，智星葛格不会在意你迟到或是没来，他说小考就是变相的点名(还笑
得很开心)。
Ψ 总结
综观这门课，其实是门很好冲GPA的通识啦，本鲁期中95，期末99，小考刚好
两次缺考，作业跟课堂发问全拿，最后拿A+。
智星葛格跟两个助教刚上课时也是一副头发杂乱貌，一脸刚睡醒匆匆忙忙来
上课，不过由于教室有点闷，34节的课仍旧对许多人有催眠效果，所以教授会相
当努力地放慢脚步，还会用很怀疑的眼神问我们：你们是真的没问题啊？有时被
问问题也会思索好一阵子，然后会很可爱的回答：我下课想一下，然后就放我们
下课买饭。这学期还叫助教帮他买可乐，说道：那个钱我下次再给你XD，接着跟
我们发牢骚说系馆都没有可X可乐，X松汽水......。
另外那年期中考不知为何提早两天上传题目，本鲁跟同学怀疑是不是智星葛
格没睡饱，因为那是跟小考考题一起传上来，而且还是某天早上的六点，理论上
来说这时候应该是写程式写到看日出的时间......，神智有点不清。
最后给没有修过线性代数(课程最后几周会大量用到矩阵运算)，还有对程式
不太熟悉的人说明：
1.由于Matlab在矩阵运算上相当出名，大部分的写法都要尽量向量化，所以
使用矩阵是相当正常的事情，就算没学过线性代数，或是像本鲁线代差点被当，
只要记得矩阵如何相乘，还有知道有个东西叫做反矩阵，这门课就搞定了。
2. 至于没写过程式的人也不要不敢来修，你就把Matlab当成一台计算机，只是
数字跟符号要用电脑输入，这门课就够用了，剩下不足的可以多找教授跟助教支援
。
无论如何，还是要大推这门课。台湾Matlab King张智星教授XD