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標題範例：[通識] A58 普通心理學丙 林以正 (看完後請用ctrl+y刪除這兩行)
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（是／否／其他條件）：否
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):張智星、韓傳祥、陳君明
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)： 資工系選修
δ 課程大概內容：
(這裡只列個大概，詳細的課程在 http://mirlab.org/jang/courses/finTech/ )
09/22 簡介
09/29 技術面知識（Ｋ線、均線）
10/06 技術面（RSI,sharpe ratio）
10/13 KNN
10/20 classification
10/27 Robo advisor
11/03 Introduction to Fintech
11/10 數位貨幣與區塊鏈1
11/17 數位貨幣與區塊鏈2
11/24 數位貨幣與區塊鏈3
12/01 數位貨幣與區塊鏈4
12/08 Performance Indices
12/15 Midterm
12/22 missing data imputation
12/29 MLP,DNN, PCA
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
喜歡線上上課：★★★★ 本課程全程線上
想用slido和老師匿名聊天：★★★★★
喜歡翻轉教學：★★★★★
ML大神想虐人：★★★★★
想學習fintech中的ML：★★ 建議直接去修機器學習
想學習fintech中的密碼學：★★ 建議直接去修陳君明的密碼學
想學習fintech中的金融工具：★★ 建議直接去修專門學科
覺得金融科技不應該只有AI:★ 作業幾乎都和ML有關
不會寫程式、對ML沒基礎：★ 最好是有經驗再來修
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
課程網頁中的所有補充教材、影片
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
上課前需要先把該週的教材全部讀完，在上課的時間老師會開啟slido開放同學問問題。比較艱深的內容老師也會在上課時才說明。最後的30分鐘是小考，主要會考老師剛剛補充的東西。
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
算紮實，全班有做線性條分，讓成績分布和往年差不多，所以也不算甜。雖然說要被當掉不太容易，但要拿A+也沒有到很簡單。
ρ 考題型式、作業方式
三次作業、一次期末考、一次期末專題
第一次是在Kaggle上，預測使用者是否會使用某個金融服務
第二次是在投資大擂台上，選擇投資組合讓三年回測的SR最大
第三次是寫密碼學的紙本作業並上傳ntu cool
期末考會考三個老師的上課內容，韓老師全部是選擇題，大概佔比1/8，陳老師是選擇題加上填空，大概佔1/4，剩下是張老師的題目，有填空、計算、畫圖
期末專題是參加玉山辦的AI競賽，給消費者的信用卡紀錄，預測該使用者未來的消費類型
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…)
本課程全程線上，只要小考大考準時出現，有沒有在線上根本無所謂。
本課程絕非甚麼通識課，不只在數學和程式方面最好都有一點基礎再來，因為老師會期望你自己要自立自強。
另外本課的算分方式也算嚴格，作業允許你用任何方法訓練模型，然後分數是用你在班上的排名，所以如果不想被其他ML大神電的太難看還是要先有一些基礎比較好。
然後線上期末覺得有點不近人情的地方就是限定是參加玉山的比賽，因為之前看網路評價似乎是可以自己選擇金融科技的主題下去做，結果這學期強制我們每個人都要train model，而且主題也是我沒什麼興趣的。總之我自己是覺得期末的題目選擇太少了。
雖然有諸多抱怨，但是上課的氣氛卻異常的好玩。老師會在slido上面開放匿名留言，剛開始留言頂多是問一些智障問題，但到後來出現越來越多幹話和崩潰的留言，重點是老師還會一個一個回，真的是滿佩服老師的心理素質。
Ψ 總結
我覺得這門課處在一個滿尷尬的定位，若是定位在通識課，則課程的難度非常新手不友善。若是當作專業課程，則會讓人覺得課程的主題有點太分散。所以修課前最好先想想你修這門課的想法吧。