這學期我終於可以不用修課了，除了偶而去旁聽STA 250 Optimization(by Hsieh)來增進一點數學知識以外，大部份的時間就是延續上學期末的研究主題，繼續Deep Learning + Computer Vision的專題研究。
因為專心加上老闆逼得緊的關係，進度推展頗快，可惜實驗結果不如預期。追根究柢，還是由於拿來做實驗的Data品質太差的緣故。雖然我之前曾經跟老闆多次提及，不過老闆似乎也不是很重視。或許是因為這個Data是來自於韓國某大學，而且又是從Indiana University的韓國學長手中拿到的，他感覺也使不太上力。
回顧這學期，最大的心得就是Praise the Lord (PTL)，神掌管一切，而且眷顧我們這些不配的人！
今年的暑假開始，我除了繼續當TA賺錢之外，就是選定想跟的老師開始做專題研究，希望能做出點成果，讓他願意收我。在一個暑假的努力之後，算是有了一點小小的成果。本以為開學後就可以休息了，沒想到老師居然要我繼續做下去，但是也沒跟我說到底有沒有要收我，不禁讓我感到有點忐忑。看來這個學期還是要繼續努力做研究搏得老師歡心。更慘的是，老師接下來指定我要修他開的課。在我有自己想修的另外一門課，以及這學期一定要修CA必修課的情況下， 我居然也不知不覺踏上了一學期修三門課的鐵人行程QQ
這學期算是一個很特別的學期，因為在上學期末，專題的老師就有跟我說他不確定是否能收我(給我funding)，加上他這學期有開課，因此他說這學期讓我休息一下，好好修課(放牛吃草)。因此我這學期的主要目標就是好好修課把成績顧好。
這學期我希望把根基打穩，修的是兩門大學部的專業課程：Intro to Computer Vision (by Lee)和Algorithm Design and Analysis (by Bai)。大學部的課程偏向基礎的學習，所以內容不致於太難，不過作業的份量都相當龐大！Algorithm Design and Analysis整學期的課一共有八次紙本作業，兩次期中考和一次期末考，而一個學期差不多是10週。因此幾乎是每週都要交作業。不過我覺得老師教得相當好，作業也難易適中，讓我打下很好的基礎，覺得實在很受用。Intro to Computer Vision則是偏向實作的課程，沒有期中考試，有4次的程式作業，全部使用Matlab來寫。平均每次作業大概都要花上3到5天的時間，也是蠻累的。好處是自己動手把理論實做過了之後，這些東西就是完全屬於自己的了，要忘記也不容易。
這學期系上的研究所課程主要有Theory Of Computation (by Franklin), Programming Languages (by Su), Analysis of Algorithms (by Gusfield)。這三門課都是集中在星期二和星期四這兩天上課。有些實力和體力很強的同學，一口氣全修這三門課，於是乎星期二四就要從早到晚上課。這樣排課真的很累，好處是其他時間就可以完整自由運用了。先說結論：聽修過三門課的同學說，以後應該不會想再來一次了！又或者要一次修三門的話，一定要有一兩門比較輕鬆的。有強者我同學說他一整個學期因此都沒有離開Davis過！！！而這學期的三門課都是理論類型的，回家是一定要看書寫作業的，並不輕鬆。我自己考量自身實力和體力並非強者，最後則是選了Theory Of Computation和Programming Languages。Theory Of Computation只有期中和期末兩次考試；Programming Languages則有三次作業和期末考加期末專題。所以依照慣例，期末又是超級無敵爆炸累。對於肝已經不太新鮮的我真是很大的挑戰。我能做的就是在期中考把分數拉高。整體來說，Theory Of Computation我期末考沒考很好，但是應該有在全班的平均之上，不過最後也是拿到A-而已。聽說這跟老師比較有關，這個老師的特性就是會給班上2/3的同學都拿到至少A-的成績，極少部分人拿A。我覺得算是分數大放送，但是對於一整學期認真的同學就有那麼一點不公平，如果成績不差但並非最前面的3-5人的話，還是只能拿A-。Programming Languages自己算是還蠻認真的，但是常常還是會有搞不懂的地方。在老師和助教人很好的情況下，我居然在沒有底子的課拿到來UCD第一個A，感謝上帝！！！要特別說一下Prof. Su人好學識也強，但是學生上課要一直去回答問題和問問題，他在這門課是屬於問不倒的老師。之前聽學長姐認為他教的不好，我個人覺得可能是上課時沒人問問題，他就快速帶過，所以教得多學生懂得少。感謝我們這屆有好幾個勇於發問的同學，讓老師詳細講解，雖然進度可能不比從前，但是我真的從中學到不少東西。
研究方面，這學期開始找到一個新老師Lee，跟著他看一些有關於Computer Vision相關的paper，尤其是最近相當紅的Neural Network。我們平均是兩個禮拜meeting一次，每次看兩篇paper，做摘要討論。由於這個領域對於我算是全新的東西，所以很多key terms和background knowledge都缺乏，常常需要請教Wikipedia和Google老師。由於以前碩士的時候有修過Computer Vision，碩士修課論文也都偏向Video and Image，我確定自己對於這個領域算是還蠻有興趣的。所以雖然開頭讀paper蠻痛苦的，自己倒是也很有毅力的全部K完一遍，對於Convolutional Neural Network算是有一些初步的概念了~
美國工作 (3)
