※ 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
因为之前板上文章而选择修这门课，修了之后发现有些东西跟之前不太一样来更新一下～
哪一学年度修课：
108-2
ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录)
黄从仁
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)
主要是心理系，但外系可修
δ 课程大概内容
01 课程简介+基本程式设计 (Python)+基本资料分析 (NumPy & Pandas)
02 单机版实验程式的设计 (PsychoPy)
03 网络资料的搜集1/2 (Web APIs)
04 网络资料的搜集2/2 (LXML, Scrapy, & Selenium)
06 网页与手机实验1/3 (Frontend: Javascript)
07 网页与手机实验2/3 (Backend: PHP, Node.js)
08 网页与手机实验3/3 (Frontend+Backend+Database)
09 机器学习的应用1/3 (Scikit-learn: Unsupervised & Supervised Learning)
10 机器学习的应用2/3 (Advanced topics: Hyperparameter tuning & Ensemble models)
11 机器学习的应用3/3 (Deep Learning: Keras)
12 文字资料的处理1/2 (Basics & NLP)
13 文字资料的处理2/2 (RNN & ChatBots)
14 影像资料的处理 (Matplotlib, OpenCV, & CNN)
15 声音资料的处理 (Basics & CNN)
16 巨量资料的处理 (Parallel & Distributed Computing)
Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★
★★★★★学习各种方法来达到想要的研究目的
★★★★★本身已有一定程式基础，想检验自己的想法是否可行
★★★★★不是很会写程式但愿意花时间花心力学习
☆想要老师手把手教你写程式
η 上课用书(影印讲义或是指定教科书)
老师自制投影片
μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格)
这学期因应疫情关系主要采线上上课，也可到教室上课。
使用投影片配合实际coding上课，老师的投影片会放梗很好笑XD
另外老师讲话很幽默很有趣
σ 评分方式(给分甜吗？是扎实分？)
10%有修课就有的基本分+90%课后作业（一周作业6分）
这学期还有额外赠送两周分数算基本分，以及一次的Bonus，给分蛮大方的。
ρ 考题型式、作业方式
当初就是看上不考试选的XD
而且蛮担心要做专题这件事，结果发现变成只要交作业就好～
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…)
没有点名，作业时间一开始是一个礼拜，后来改成6天，不接受补交。
老师上课语速快，但不会含糊带过，另外小故事跟梗也很能帮助理解，但有些梗可能要宅一
点才懂XD
我不清楚心理系的同学程式语言是不是必备技能，但外系选修真的建议要有程式语言基础再
来修QQ
Ψ 总结
因为我就是那个没有基础就跑来修的外系生哈哈哈哈哈
曾经有接触过勉强沾得上边的就只有arduino跟C++，还非常不熟的那种
大概是梁静茹给我的勇气选修这门课还不退选
第一周跟第二周是蜜月期，可以轻易地照着老师的讲义还有上课讲解就把作业写的七七八八
（大概是这样给我谜之自信
之后就整个到不一样的世界了
六天的时间我通常会花三、四天琢磨要怎么写并且试着估狗解决，但通常会卡在一些点，接
着我就会拿半成品去求助朋友了
然后朋友讲了关键所在再让我自己去写交出去，常常都是搞到快截止才交作业QQ
因此外系无基础又没朋友的话真的不要轻易修这门课，虽然有助教可以问但也不好意思缠上
好多天还每个礼拜都要问
而会说可以帮助检验思路是因为有的作业老师不会特别指定一定要用什么方法（通常比较像
建议），只要能达成目的都可以，接着就能根据分数与评语来判断自己的逻辑，也可以再寄
信问更详细～
老师跟助教都非常认真，是很扎实的课
因为欢乐送的基本分加上挤出来的作业最后拿了A，个人觉得颇甜，相信有程式语言基础的
同学分数只高不低