前言

還是來補一下。

修課清單：

  • 系定必修：
    • 資料結構與演算法 Data Structure and Algorithm
    • 普通物理學 General Physics (a)(2)
  • 系定選修：
    • 離散數學 Discrete Mathematics
    • 網路管理與系統管理實驗 Network Administration and System Administration Laboratory
    • 數位系統與實驗 Digital System Design and Laboratory
  • 共同必修：
    • 壘球初級 Beginning Softball
  • 一般選修：
    • 科技英文寫作與表達 English Technical Writing and Communication
    • 生成式人工智慧導論 Introduction to Generative Artificial Intelligence
  • 其他：
    • 全民國防教育軍事訓練課程－國際情勢 All-out Defense Education Military Training - International Situations
    • 服務學習乙校內服務 Service Learning (B) School Support Service

總共19學分，當然體感重非常非常多就是了。

承上學期，每一門課我會寫修課前預期的成績、最後的成績、甜度、涼度、推薦程度，後三項原則上以 0-5 等第。

資料結構與演算法

  • 授課教授：蔡欣穆
  • 學分：3
  • 預期成績/最後成績：A/A
  • 甜度：No comment
  • 涼度：No comment
  • 推薦程度：No comment

有點懶得講這堂課在幹嘛，反正以前有的問題大概都還是存在，然後作業品質比起上學期旁聽蕭班的ADA還差了不只一個檔次。手寫題一堆邊界case沒訂好，題敘太長結果條件都不講好，然後一直發更新修正(而且有時候只在DC發)；程式題問題也差不多，不過後面經過抗議過後有縮短題目廢話的長度。DSA的程式題不同於ADA，基本AC code都是又臭又長，好在作業的配分方式讓我們可以少寫一次HW，減輕一些負擔。其餘問題就不在這邊贅述了，課堂回饋作為HW4的最後一題，希望寫了幾千字的內容能在明年被改善。

今年線在開學就講好會切95，我一開始就沒打算要當分奴拚A+，想說這學期課偏硬沒A+沒差，結果HW1手寫和期中考因為以往的書寫風格不夠嚴謹+粗心直接被制裁，只好在後面的HW分分計較，最終成功保住A。

普通物理學

  • 授課教授：梁啟德
  • 學分：3
  • 預期成績/最後成績：A-/B+ $\rightarrow$探索
  • 甜度：2
  • 涼度：5
  • 推薦程度：No comment

基本跟上學期一樣，對於物理不好的人基本就要靠自己了。上學期的經驗告訴我有沒有去上課基本沒差，所以我就索性自己在考前再瘋狂惡補死記了，結果期中考很難，期末跟以前一樣有很高比例的基本分，拿了比預期低一點的B+後乾脆直接探掉。

離散數學

  • 授課教授：呂育道
  • 學分：3
  • 預期成績/最後成績：A+/A+
  • 甜度：4.5
  • 涼度：5
  • 推薦程度：4

偷一下同學 @常洧丞 寫的
課程內容
邏輯、計數原理、排列組合、集合、函數與關係、排容原理、生成函數、遞迴、圖論與樹、環與群等資訊理論或代數學的基礎。
授課方式
實體而且是英文授課，基本上照著簡報講，不會點名也沒有作業，考試三次，每次十題手寫左右，有計算有證明。
計分方式
三次考試成績取平均，視情況調分，蠻甜的。
修課心得
是一堂很推薦的系上選修，離散中有許多資訊理論的數學基礎，時常能在其他堂課發現同樣的東西在離散教過，會有些幫助，老師還會教很多證明與解題的神奇技巧，看得人驚呼連連，loading上，沒有作業只有考試，而考試也不難而且跟考古題大量重疊，只需花個幾天看熟簡報跟寫完PTT上的考古題就能拿到好分數，比較嚇人的是一次考試範圍大概都涵蓋兩三百頁簡報，但大多是詳細的證明與解題，內容沒有看起來那麼多，教授的簡報做得非常好，簡潔易懂，只是授課時是講英語且聲音偏小，可能有些人會覺得成效較差，所以學期末到課人數也有下降，但仍然是一堂負擔不重、分數甜且能夠學到很多酷東西的好課。

我後來也比較少去聽課，雖然現場聽真的比較容易理解證明的過程，但要三小時聽很小聲的英文真的有點難度。考試準備就把考古題整理整理，看完投影片後刷一遍考古題記一下不會的題目還有記幾個定理就好，基本考題和考古題都差不多，新的證明題有稍微看過講義應該也不難拿到分。整題來說同上，是一堂負擔不重、分數甜且能夠學到很多酷東西的好課。

網路管理與系統管理實驗

  • 授課教授：蔡欣穆
  • 學分：1
  • 預期成績/最後成績：B/A+
  • 甜度：1
  • 涼度：0
  • 推薦程度：?

因為想充實一下大學生活，同時找個生活的目標，所以就來自殘選NASA了。

avatar

(偷別人自介，應該是不至於找心理諮商，還是我無形中把心態鍛鍊出來了)

HW0

大概在過年前一周HW0才出來，不過我有提前寫過去年HW0，加上有向學長(感謝 @YunXiuRZ)要他的答案，SA的部分基本沒啥問題的寫完，NA有些不會查的就問我爸，最後再和同學對一下答案，就成功通過100分門檻(WTF)成功選上。

上課

上課是蔡上兩堂理論+助教上一堂實驗，基本上只有實驗部分會和作業與考試有關，但老實說理論的部分反而是以後更有機會用到、更需要記得的部分。我自覺上課不夠認真，畢竟整個學期的心力都被NASA作業給佔據了==。暑假有稍微回去看一下NASA上課影片，希望開學前能看完。

LAB, HW

作業通常是在禮拜一晚上釋出，通常我會在禮拜三之前找同學一起完成lab，看作業量多寡在禮拜四或禮拜五開始肝HW，而大部分時候每周的最後3,4天就是整天泡在NASA HW上面，這也導致周末根本沒時間做別的事，連高中同學約吃飯都沒辦法提前答應。

上半學期(尤其前兩次)作業難度確實是最高的，加上還不太熟悉如何找同學討論合作，導致前兩週過得十分痛苦；中間幾次作業都穿插其他科目的考試，加上有幾週HW量很大(雖然死線是兩週)，loading也是爆錶；後面幾次作業份量相對少，並且已經找到適合的工作模式，就寫得比較得心應手。

寫作業體會最深的有幾項：

  1. 架設環境是最難的：架設環境通常在所有作業最前面，那時候對於要做什麼還不太熟悉，加上作業對架設環境的敘述通常很短，資料也相對難查，如果遇到問題可能就會撞牆撞很久，也是最無助的部分。

  2. 照做不見得有效：

「可是它在我機器上可以 work」這句話在修了 NASA 後會特別的有感觸，大家都照著同一份簡報的指示操作，但別人的可以成功，你的可能會失敗。這種通常最後都會發現是一些很小很小的bug，可能是某個設定檔忘記註解掉某一行、忘記改某個參數等等。

這句話寫的超好。有時候LAB講義、同學的指令照做，還是會因為OS版本或其他原因not work。這些試錯的過程大概就是NASA作業的縮影，學到最多的應該就是如何面對挫折以及領悟了如何把頭撞破的心氣。

  1. ChatGPT：
    很難想像之前沒有LLM之前寫作業有多困難。必須得說GPT只有簡單題可以提供完全正確的做法，但是GPT能在完全沒有方向的時候提供一些資訊。後面助教有寫了一篇關於生成式AI與作業的規定，我必須自首有時候我就完全依賴GPT的答案，甚至只要結果是對的我就會直接當作他完成了。但在大部分時候GPT的答案不work的時候，還是要花時間去理解GPT要我做什麼以及我實際上需要做什麼。

  2. 如何不走彎路：
    如果單看最後繳交的HW doc，應該很難想像為何需要花這麼多時間寫HW，很多時候都是走到死路之後才發現答案就在燈火闌珊處。關鍵我覺得有

    • 找到修課好夥伴：大家一起探路真的比較有效率
    • 要理解自己在做什麼：同上，不要完全依賴GPT
    • 不要頭鐵：有時候會在歪路越走越遠，適時放空重做可能不錯

  3. 砍掉重練：
    這大概是最常做的事情了，有時候心急就會東改西改，有些改錯了就無法復原，只好全部重來。這不是個好習慣，希望我以後會改。不過在這個過程中確實能熟悉很多東西，也理解到為什麼要好好寫doc，能省很多時間。

考試

開學前就找好 @彭詳睿，因為認識的人不多剛好找到資芽夥伴 @呂承諺，默默找到兩個超大腿，我真的沒有預期我們會考得那麼好，兩次考試分別拿了 Rk2/Rk3，加權加起來後最高。我們大概只會在考前照主題分工，考試內就各自開題有問題再討論。期末我整個沒用，全靠他們兩個扛我，大感謝。原來高中團體賽會打比較好的buff還在。

心得

整體來說完全不後悔來修這門課，畢竟他創造了我這學期大部分的回憶(?，像是HW6電腦連續死機導致防火牆架到凌晨四點、loading和心態都爆炸的一週決定來單幹LDAP(真是美好的調適方式呢)、wireless想去補數據結果打不開204的門只好一群人去吃宵夜等，也讓我了解自身能力的極限，要是沒修難課我大概就跟暑假一樣頹廢沒用吧。然後很感謝一起修課的其他同學和隊友，幫助我很多。

數位系統實驗

  • 授課教授：林忠緯
  • 學分：3
  • 預期成績/最後成績：A+/A+
  • 甜度：4
  • 涼度：4
  • 推薦程度：5

課程內容是邏輯電路之類的東西，和上學期計概有一部份重疊。這堂是遠距上課，教授會提前把影片傳在cool，自己去把影片看完就可以了，因此可以很彈性的調整看影片的時間，我通常是精神比較不好的時候躺在床上看，或是晚上一邊吃水果一邊看。不過下學期的內容就變得很難，而且最後兩份作業要寫verilog，我到現在還是覺得我沒有學會QQ。考試題型基本和考古很像，只是會有很tricky，像是國中小故意考的陷阱題的東西。整體來說是個很自由又可以學到不少東西，課程影片和作業品質都很好的好課。

壘球初級

  • 授課教授：周德賢
  • 學分：1
  • 預期成績/最後成績：A+/A+
  • 甜度：5
  • 涼度：3
  • 推薦程度：4

選了個早八的壘球，應該是體育裡面最拿手的。全班會打球的人也不多，前面幾周都是在做基本的傳接球練習，後面才有揮棒和兩場友誼賽。好處是有打過球的人可以輕鬆A+，不過感覺不太好玩，尤其是人不多且會玩的人更少，偏可惜。

科技英文寫作與表達

  • 授課教授：陳翊齊
  • 學分：3
  • 預期成績/最後成績：A+/A
  • 甜度：1
  • 涼度：4
  • 推薦程度：1

這裡有別人的評價，個人是蠻同意的。原本想說修個英文寫作讓自己不會脫離英文太多，結果論來說只有達到每周會使用英文的程度。感覺沒有學到特別多東西，還因此掉了一點GPA覺得很虧。

生成式人工智慧導論

  • 授課教授：李宏毅
  • 學分：2
  • 預期成績/最後成績：A+/A+
  • 甜度：5
  • 涼度：4
  • 推薦程度：5

大金改開最近很紅的LLM。這堂課基本也沒什麼負擔，每週花一些時間看HW影片講解，跑一遍code幾乎就能拿到不錯的分數了。上課影片同時也可以學到很東西，只是因為沒考試所以不太記得起來，之後如果會用到可能可以再來複習吧。感覺可以花更多時間研究HW的code以及課程內容，希望之後自己有時間願意來學更多。

全民國防教育軍事訓練課程－國際情勢

  • 授課教授：劉鐵軍
  • 學分：0
  • 預期成績/最後成績：Pass/A-
  • 甜度：X
  • 涼度：X
  • 推薦程度：X

抵兵役，大概就點名，然後老師講他的課，我們在下面自習。有時候會聽教授講國際新聞，還算是有收穫。期中報告大部分用GPT寫也有拿到80多分。

服務學習乙校內服務

  • 授課教授：袁孝維
  • 學分：0
  • 預期成績/最後成績：Pass/Pass
  • 甜度：X
  • 涼度：X
  • 推薦程度：X

用國際學生志工抵掉。

回顧

總共19學分，最後GPA比開學前預想的還要高蠻多的。

當初想說有NASA、DSA、還有我一定拿不到A+的普物，選課就沒有那麼在乎成績了，DSA也沒有從一開始就在當分奴，抱持著不顧GPA的心態在修課。到期中後發現NASA比我想像的還要順利，加上DSA有多掉到A-的危機，下半學期就撥了一些時間(剛好NASA作業變輕了)來讀書，期末完美的讓很多科都考到剛好線上，最後和上學期一樣GPA 4.19。

如同上學期最後結尾提到，這學期的修課選課就可以稱為不後悔的一次了，反正自己除了課業之外也沒什麼活動，不如用課程loading來讓自己不至於打混，充實自己的同時還沒有掉太多GPA，最後整學年系排也維持在一個不錯的範圍，算是非常滿意了。

Keep the momentum.