★ 本文是否可提供其他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
★ 若满分五分，则私心推荐几分？
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★ 课程大纲
Fundamental Concepts and Models of mental processes
Single-Layer Perceptron
Multilayer Perceptron
Hopfield model
Recurent Network
Self-Organizing Networks
Reinforcement learning
大概这样 有点久远了@@
★ 上课方式(投影片或是板书、老师教学风格、是否英语授课)
投影片上课，感觉东西有点古老，几年没更新的样子...
有课程网，也是几年没更新了。感觉老师上课有点不食人间烟火(？)
有问题的话老师也是都很热心回答，但可能我跟老师不对tone = =
有时候会觉得没有被回答到，但又不知道该怎么问。
★ 评分标准
四个作业+期末考(open everything include Internet)，配分未知。
考试可以查任何资料不能互相交谈这样。
作业交报告，不用交code。
作业不会公告分数，或许要自己问，但我都没问...
★ 作业内容及方式
作业有手写(数学)，程式(实作算法)。
数学题目不多，不会每次有，有计算有证明。
程式部分有实作SOM跟他的变形，back propagation，改过Q-learning。
这门课其实很多外系的来修，对他们来说程式好像很困难(？)听到他们
一直哀嚎...我大四时修的，倒也觉得还好...
★ 考试风格及题型
考试数学部分就是计算题吧，都作业类似题没什么好说的。有些申论题
这样。申论题大概是要怎么设计类神经网络一类的题目，我那时就是乱
扯一堆代数啊分析啊XD也不知道分数怎样，其实最后是可以去看考卷的
，只是我看学期成绩不错就懒得去了XD
★ 其它(会不会点名、需要什么基础、老师的个性)
类神经网络听起来跟生物很有关系，但其实是不需要生物学基础的一门
课。概念是从生物学来的，但是都变成数学了XD
★ 个人修课心得及总结
不太推，主要是因为东西有点旧了(还有我个人跟老师不对tone啦)。不
过因为有很多外系的同学，所以作业上应该就不会太要求，反而不会太
难这样。讲得东西好像蛮多的，不过很多都是原有的东西稍微变形，概
念上不会太难，数学也不太要求，所以也是不难XD
比较会花到时间的部分大概是写第一个作业的时候跟类神经网络还不熟
，一直google，数学的部分可能会需要想一下。作业Coding部分还好，
不过还要跑实验写报告什么的，大概就是记录数据，解释解释。写得不
好的话程式可能会跑得有点久。
期末考open everything我都没念就去了...
整体而言算是loading不重的一门课吧。