※ 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： 107-1
ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 徐宏民
λ 开课系所与授课对象 (是否为必修或通识课 / 内容是否与某些背景相关)
资工所 网媒所
δ 课程大概内容
Introduction to cognitive computing and machine perception
image sensor, video, compression, and shot detection
low-level visual features: color, texture, and shape
Local features and visual words
visual feature: face
hash-based indexing methods
feature reduction and manifold learning
convolutional neural networks
3D image recognition
aesthetic learning
sentiment/emotion learning
https://winstonhsu.info/2018f-cognitive-computing/
Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★
感觉想要以讨论课的形式:但是好像讨论不太热烈
η 上课用书(影印讲义或是指定教科书)
讲义, 老师还强调讲义不可外流, 不可录音
μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格)
投影片, 团体讨论, 不过基本上都只有老师在讲
σ 评分方式(给分甜吗？是扎实分？)
还不知道成绩, 不过开学讲有三次作业, 后来不知道为什么只变成2次
配分不知道又改成怎样
ρ 考题型式、作业方式
有一次期中考 开书的, 蛮简单的, 记得把重点投影片印好就好
计算也算简单 考些Haar feature, integral image之类的简单计算
还有precision, recall之类的简单计算
数学不会考得很难
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…)
寄信给助教加签, 开学几周后加退选退掉的人有点多, 所以不会满
Ψ 总结
作业两次 HW0算蛮简单的, 只要edge detection,
HW1 是image retrival, 感觉跟徐教授之前开的多媒体资讯检索有重叠
一次期中考, 开书考 简单
一个final project 只要present不用写报告
今年是第一次开这门课, 之后不知道会不会改变, 不过我今年修是觉得
不算重的课, 跟隔壁电机所的电脑视觉比起来