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陳縕儂演算法ptt 在 Re: [轉錄] 陳縕儂遭呂學一指控冒用教材上YouTube - 看板NTU 的推薦與評價
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陳縕儂演算法ptt 在 Re: [轉錄] 陳縕儂遭呂學一指控冒用教材上YouTube - 看板NTU 的推薦與評價
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陳縕儂演算法ptt 在 [問卦] 台大資工系演算法課不是專攻演算法的教授 - PTT評價 的推薦與評價
我偶然知道台大資工系的演算法課程是陳縕儂教授教的可是陳縕儂教授是專攻自然語言處理的那台大的學生不會抱怨教演算法的老師不是專攻演算法的嗎? ... <看更多>
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公開連結,為台大資工系副教授陳縕儂的「演算法課程 」影片。 --- 有學生表示,第一眼就看出這是呂老師的投影片,所以 沒有取得呂老師授權嗎? 呂教授回應: ... <看更多>
陳縕儂演算法ptt 在 [轉錄] 陳縕儂遭呂學一指控冒用教材上YouTube PTT推薦- NTU 的推薦與評價
YOUTUBE演算法推薦給我演算法課程的影片裡面看到滿滿自己的投影片與當年嘔心瀝血設計出來的課程內容但是都直接變成別人的東西還真是方便啊. 陳縕儂臉 ... ... <看更多>
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陳縕儂演算法ptt 在 [評價] 110-1 陳縕儂/蕭旭君演算法設計與分析- 看板NTUcourse 的推薦與評價
※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途?(須保留原作者 ID)
(是/否/其他條件):是
哪一學年度修課:110-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師,以方便收錄)
上半學期:陳縕儂教授
下半學期:蕭旭君教授
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
資訊系大二必修
δ 課程大概內容
0.Asymptotic Analysis
1.Divide and Conquer
2.Dynamic Programming
3.Greedy Algorithm
4.Graph Algorithm
5.Amortized Analysis
6.NP Completeness
7.Approximation Algorithm
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
硬度(沒戰友的話):★★★★★
硬度(有戰友的話):★★★
想要學到扎實的演算法:★★★★★
順便練習C++的stl:★★★★★
沒打過C/C++:★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
Introduction to Algorithm
但這本書從沒用過 上課都用教授編的PPT
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
上課皆為遠距 在yt上面直播
上半學期陳縕儂教授會播去年的影片
slido若有問題會再回答
下半學期蕭旭君教授則是親自直播授課
我個人比較喜歡下半學期的授課方式
而且我覺得蕭旭君老師教得我比較容易吸收QQ
老師可以把一些複雜的證明或演算法推導講得較為仔細
且老師是親自直播 感覺比較有互動(?
σ 評分方式(給分甜嗎?是紮實分?)
Homework Assignment:40%
總共有4次
除了HW1有4題程式題+3題手寫外
剩下皆為4題程式題+2題手寫
Mini-Homework:15%
每週都有 算是課後的小練習
通常當天就可以寫完 其中有兩次簡單的程式題
Midterm:20%
Final Exam:25%
Class Participation:5%
ρ 考題型式、作業方式
今年期中非常慘烈
(助教們表示:沒有想到會這麼難QQ)
期末難度有下降一點
作業的難度我覺得沒有往年心得文提的那麼誇張(?
我甚至覺得比DSA輕鬆超多...
可以用stl真的省了很多debug的時間
(望向之前DSA作業瘋狂RE的地獄)
雖然還是要花一點時間但有人討論(這很重要)
加上肯去找TA問問題要寫出來真的不難
ω 其它(是否注重出席率?如果為外系選修,需先有什麼基礎較好嗎?老師個性?
加簽習慣?嚴禁遲到等…)
今年是1類加簽
基礎的話最好是會打C++
至於有沒有修過DSA我倒覺得不是那麼重要
因為會用到的資料結構都是基本的
要用再查stl使用方法都來得及
當然有修過是最好啦
不然有時候寫完不知道怎麼分析自己演算法的複雜度
Ψ 總結
作為一個外系生
十分感謝辛苦的TA及資訊系
讓我可以好好體驗札實的資工必修
修完真的學到非常多
唯一的小缺點大概就是期中題目真的出太多了QQ
而且又要求要寫得非常詳細
每次作業都花很多時間寫但占比只有10%
一次考試考不理想學期成績就會被送下去了QQ
還好期末難度有調整一點
最後感謝一下TA有開Gather Town
讓我在上面遇到好多老師
感謝你們讓我平安度過ADA>_<
--
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