考試時間: 2020 年 02 月 15 日 (星期六) 14:00-15:40,共100分鐘
考試形式: 線上考試 (在任何地方只要確保網路暢通即可,考試連結將於考試前幾天以 Email 提供。由於其中的題目有需要寫 code,建議學員盡量使用 PC 進行考試,並請在時間內送出考卷。)
考試內容: 分為兩部分,將以英文出題。第一部分為選擇題,內容以 Deep Learning 這本書的Part1為主,包含基礎統計與機率、線性代數與微積分。第二部分為程式題,測試應試者的程式設計能力,以偽代碼 (pseudo code) 進行,描述如何用基本的運算符號與邏輯完成特定的作業 (如:數字排序),屆時在題目上會有示範代碼提供與試者參考。
題目分成單選題及問答題兩種,總分 100 分,答錯不倒扣。
- 單選題為數學科目 (微積分, 線性代數, 機率) 若干題,共 50 分;
- 問答題為程式設計若干題,共 50 分。
科目與建議內容 | 參考資料 |
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微積分 - 微分找極值 - 連鎖律 (the Chain Rule) - 偏微分 (Partial Derivative) |
Calculus online text book, Gilbert Strang, Spring 2005, Massachusetts Institute of Technology: MIT OpenCourseWare Recommended contents ch2 (Derivatives), ch3 (Applications of the Derivative), ch4 (The Chain Rule), ch13 (Partial Derivatives) |
線性代數 - 基本矩陣運算 - 矩陣性質 - 線性方程式 |
Linear Algebra, Jim Hefferon, Virginia Commonwealth University Mathematics (June 1, 2009) Recommended contents ch1 (Linear Systems), ch3.4 (Matrix Operations), ch5.2 (Similarity) |
機率統計 - 基本機率 - 條件機率 - 基本統計觀念 (平均數、中位數、標準差、相關係數...) - 機率分佈 |
Beginning Statistics Recommended contents ch2 (Descriptive Statistics), ch3 (Basic Concepts of Probability), ch4 (Discrete Random Variables), ch5 (Continuous Random Variables), ch10 (Correlation and Regression) |
程式設計 |
- 以虛擬碼 (Pseudocode) 撰寫基本統計方程式、經典數學數列等 ... - 使用基本運算 (+, -, x, /) 和流程控制 (if/else, for, while ...) |
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