這學期一共修了 19 學分，也算是蠻剛好的。這學期開始比較常去健身和打羽球，也有加 Winston 的實驗室看看（沒做什麼事情），也面試了不少實習的工作，去見見世面（最後幾乎都沒被錄取），也繼續了上學期加入的爵士樂社，最後很可惜因為疫情所以沒辦法辦期末表演。
感覺起來真的是目前為止大學生活最充實的一個學期了。
實驗室
因為上學期修了感知運算，所以就想說可以問看看 Winston 能不能讓我加實驗室看看，雖然聽說好像很難加，不過還好我有顧好成績所以實際上沒遇到什麼困難。我在暑假寄信問了之後，可能教授很忙所以過了好一陣子才回信，回說希望我寄成績單和 CV 給他看（真的是非常喜歡 CV 的教授），剛好我為了實習有硬湊出一個 CV，所以就直接給他，過沒多久就說會和幾個也想加的新同學一起去跟他聊聊天（教授好像以為新加的因為都是同個年級的所以認識，但很可惜我不認識他 QQ），聊天聊完就加入他們的 slack 了。
在一開始聊天的時候教授就有說他不會去 push 我們做事情，因為才專題生而已，所以可以單純看看，不做事也沒關係，不過當然也可以奮發向上努力學習，想要什麼資源也可以跟他說，整體來說加入了之後其實還算蠻舒適的。每個禮拜四晚上都會有一個學長姐報 paper 的全體 meeting，內容是他們覺得有價值而且和他們自己研究相關的內容。雖然全體 meeting 會撞到爵士樂社，可是還是都有去聽一下，儘管有時候短時間根本聽不懂他們報告的內容，我還是都聽好聽滿，當作認識學長姐也不錯（夠上進的話可以當作每個禮拜多加兩篇 must-read）。
最後我是跟著一個學長做關於 3D rendering 的研究，看了幾篇 PIFu 系列和 NeRF 的論文，本來暑假可能要開始幫忙了，不過剛好有實習所以就什麼事情也沒幫上，希望四上開學之後可以有點貢獻，不然學分會拿的很心虛。
休閒娛樂
這學期的休閒娛樂很充實，每個禮拜去健身兩次 + 不定期打羽球，還有爵士樂社，固定練鋼琴也是繼續維持。
雖然健身之後看起來好像沒有什麼實際的成長，不過在穿某些衣服的時候有一點點肩膀變寬的感覺，多少有一點成就感，也希望疫情可以趕快結束，不然都要戴口罩去健身真的很慘（我是不會腹式呼吸的新手）。這學期就沒有上羽中了，因為不太喜歡被綁著一個時間要打，比較喜歡想打球的時候再約，還好學校球場的學生價很優惠，就算打單打一個小時分下來也不到 100 塊，真的可以多多利用。這學期一開始也有嘗試著晚上慢跑，跑到大安森林公園或是學校內繞一繞，但後來就因為姿勢不對或是久坐所以腳會痛，就沒什麼再繼續跑了 QQ（神奇的是打球跟健身還可以繼續）。爵士樂社的話感覺這學期還是沒什麼長進，真的要說有什麼進步的話，應該是比上學期更踴躍一點點的上台 JAM，一方面是抱持著我就爛的心態上去亂彈也不會怎樣，二方面是希望能夠進步快一點，但琴藝的進步好像沒有很顯著，如果想要進步的話可能還是要自己練再去 JAM 才會更快進步。最後是鋼琴的部份，之前寒假買的新譜（蕭邦夜曲全集）似乎沒有被好好的使用，都還是一直在練本來的第 1 首敘事曲，可惜還是沒練完就三級警戒了，不知道下一次回去之後會彈成什麼樣子，感覺有一點進步的地方應該是踏版吧，之前都是幾乎一路踩到底或是看心情踩，有注意之後就真的有變比較好聽一點，至少不會整坨混在一起，明顯到我這種人都聽的出來（參考好和弦的影片）。
必修
必修剩下最後一堂了，即將邁入大四沒有必修的老屁股時期了。
計算機網路實驗 - 林風
推薦分數：3 / 5
這堂克主要教的是怎麼設定一些網路相關的服務，比如說用一個 AP 來做自己的 WIFI 熱點，在登入的時候會有個彈出式視窗要求使用者輸入帳號跟密碼（很類似學校網路的用法），以及各種操作讓 AP 做到我們想讓他做的事情等等的。
整體來說學到的東西應該要很多才對，不過因為時間真的很趕，而且很多時候只要重開虛擬機或是重灌一次，甚至是換一個人的電腦重做一次就可以了，真的做不出來的時候就很可能是因為課堂上發的機器出問題了（有時候會用到 AP），並且因為助教給的投影片上面的指令就那樣，照打一遍可以動的話很棒，但是照打一遍不能動的時候真的有點不知道要怎麼搜尋相關的資料，一方面是因為要重現很久以前的實驗就必須用很舊版本的作業系統，另一方面是真的要搞懂每一個指令分別在做什麼真的太困難了，時間非常的不足。所以這堂課就變得像是打指令課，然後不會動的話就去問助教，或是先自己從頭開始再做一遍，沒有真的弄懂背後發生的事情蠻可惜的（應該也是有認真的同學有弄懂，不過應該需要花超多時間）。
這堂課沒有考試，分數算法是三次實驗 + 相對應的報告，還有期末專題。所有的成績都是跟學期初分到的組員一起算的，因此在一開始的時候就要找好組員，不然之後會很痛苦，不做事的人就會把事情平均分攤到其他人身上，雖然在每一次實驗的報告都會有組員分別負責的百分比，不過就算沒做事的組員分數被扣掉了，被扣掉的分數還是沒有加到多做事的組員身上，真的是蠻虧的。所以最後就吃了一個 A，可能是因為期末作業有點小混，只做了一個很陽春的 GPA 計算系統（雖然教授覺得我們做的很好，但是助教不領情）。因為也算是必修所以必須得修完，不過實際上收穫的有點讓人失望。
選修
因為必修只有一個，所以這學期有很多選修。
網路服務程式設計 - 黃鐘揚
推薦分數：5 / 5
這堂課比較特別，是在上學期的時候因為幫同學修他的期末作業，所以就想說也來修修看，剛好重新學一次怎麼寫網頁，不然之前用 Django 寫出來的真的是有點破破爛爛的…。這堂課主要是教 JS 系列的技術（React + Node），前後端都會學到，雖然不完全是最新的，不過也都算是不久以前才出現的新技術，這樣的好處是寫的東西不至於太老舊缺乏更新，但也不會新到會踩沒有人踩過的雷點。並且也看的出教授很努力的備課，因為網頁技術這種東西更新的非常快，所以常常會有新東西出現，雖然課程不會強迫學那些最新的東西，不過還是可以透過投影片有多一點點的了解。
這堂課的評分方式可以說都算是作業，有很多次作業加上 4 次的黑客松，能算是一個要在課堂上完成的小作業，期末的話也是只要交一個分組的期末作業就好了，值得一提的是，上學期本來聽說期末的評分會因為分組的人數而大打折扣（也就是相同的工作量放到多人一組的組別就會讓分數變得比較低），這學期似乎有刻意避免這件事，特別說不會因為分組人數多或少就對評分有所影響，是看最終成品的完成度來決定的，可能是想鼓勵大家和別人協作，是個寶貴的經驗。不過雖然這樣說，只要前面的作業都有好好寫，都有達成他的「額外要求」（作業會有普通要求跟額外要求，通常額外要求可能會需要多一點點時間），其實大可不必擔心期末做的不夠好會沒 A+，當然前提是寫完作業要夠熟悉，不然到黑客松的時候寫不出來就很虧。
整體來說是非常充實而且有趣也有用的課，因為網頁的職缺，不管是前後端，都蠻容易找的，而且在課程結束之後也可以將之前寫過的作業公開在 github 上面，充實一下版面，其實算是蠻超值的。
機器學習 - 李宏毅
推薦分數：4 / 5
單就課程內容的話其實很充實，可以接觸到各式各樣的機器學習議題，不過讓人比較不舒適的地方是計算資源的部份，沒有一個自己固定可以使用的計算資源的話真的會有一點辛苦，而且我算是有系上的工作站可以使用了（有時候還是會被大家用壞），如果只用免費的 google colab 的話應該真的會超級困難，跑個沒兩三下就被終止之類的。不過有穩定的計算資源的話（自己花錢組機器，或是花錢買計算資源），並且作業也都有好好的練習的話，應該可以是成為機器學習大師的第一步。
這堂課評分都是看作業，上課也可以不用到場，除非想問問題，不然上課的影片都會錄影，我自己是一堂都沒去，等著助教上傳影片之後再看，還可以 1.75~2 倍速看，效率加倍。而且雖然總共有 15 次作業，但只取其中最高的 10 次，也就是說可以在前 10 次作業都拿到 9 分，甚至是只要前 9 次作業拿到滿分 10 分以上的話，一直到學期結束都可以不用做作業了，不過當然很困難，這學期的作業難度比起之前高了不少（據說的），有好幾個作業都是要 train 到天荒地老才能拿到 9 分的（還不一定有 10 分，因為 10 分要 private leaderboard 也超過助教的 baseline 才有 10 分），不過好加在有強者同學的幫忙，有時候就是 train 不出來，但問同學就可以知道問題大概出在哪，雖然對學習可能不太好（最理想的學習方式可能是自己試出來），但也可以算是個渡過這堂課的辦法之一。
李宏毅教授的教材都是自己編的，他的上課影片其實不會很枯燥，也很有屬於教授的步調，只論影片的話滿分 5 分應該可以有 10 分吧。如果是想要學基礎理論的話可以看林軒田教授的影片，如果是想要學更實務一點的話李宏毅教授的影片絕對是最讚的之一，不只會提到一些基礎的觀念，也會帶到教授自己 train 的經驗，有時候也會出現一些論文的實驗結果，看影片就等於是論文的懶人包了，還算蠻充實的。
如果有足夠的預算和心力的話，這堂課真的能算是很值得的課，不管是從 0 開始學或是已經有基本了解的都還是能學到不少東西（沒有計算資源的話可能就要靠毅力來克服了）。
網路資訊檢索與探勘（IR）- 鄭卜壬
推薦分數：4.8 / 5
整體來說可以學到不少東西，不過因為是開在早上，所以很容易上到第二堂的時候就睡著（跟系統程式設計一樣），不過老師上一個學期有錄的影片也會放到課程網上，而教授也說考試只會考影片跟上課講的重疊部份，其實可以不用去上課也沒關係。推薦分數扣掉的 0.2 純粹是因為開在早上又連續三堂，有點難享受實體的快樂（後來三級之後線上上課只剩下影片，感覺起來其實也差不多，因為就算去實體的也沒聽進多少 QQ），不過也是個人看法而已僅供參考。
課程的評分是若干次的手寫作業和期中考加上期末 project。手寫作業經常會神不知鬼不覺的出現在教授的課程網頁上面，要記得定期去看一下，不然很容易會錯過。課程教的會是從 information retrieval 切入的角度，有很多東西都是以前可能有看過的（例如各種 machine learning 課出現過的東西），不過在這堂課裡面會重新用 IR 的角度再看一次。雖然實際上在使用的那些東西需要不少數學的基礎，但因為時間以及課程性質（並不是一堂強調數學的課程）就沒有花很多時間在說明數學的內容，老實說用機率的分佈來表示一個 model 的方法我到現在還沒有弄的很清楚，要完全理解的話可能還需要花更多的時間才行。如果期末專題認真做的話還有機會可以發 paper，但因為真的有一定的難度，組員也沒有說到很悠閒，所以大家最終就做了一個歌曲推薦的 project，做出來其實感覺還蠻好玩的，儘管我負責的是網頁的部份，跟 IR 的關聯並沒有很大，不過還是讓人覺得 IR 並沒有想像中的離我們那麼遙遠。
高等多媒體資訊分析與檢索（aMMAI）- 徐宏民
通識
本來我這學期的通識是還剩下 5 學分要修，不過剛好都三類加選到，而且也都是蠻想上的課，所以就算還會剩下 1 學分通識還是修了。
邏輯 - 傅皓政
推薦分數：5 / 5
這堂課應該是從大一的時候就有聽說過的優質好課了，應該可以算是涼爽的夢幻通識，實際上下來也是這麼覺得，對於理工科系的人絕對不會有什麼難度，卻可以當作 2 學分通識的一個優質好課，相信只要每周花一點點（真的很少）的時間，甚至不花時間就可以輕鬆 A+。評分方式是有期中期末考，加上不定期的作業。期中期末考的都可以上網找考古題，原則上題型就是長那樣不會變了，除了有時候老師上課會講的特別題目之外（我這個學期的期中就剛好沒有特別題），其他的真的不怎麼難，當然前提也是要能夠看懂他的符號表示方法。作業的話，真的是佛心的練習題而已，網路上就有答案，然後要上傳的是自己批改後的結果，只要有在時間內上傳，作業分數都是 A+（或是 A 我忘了）。我自己是都有去上課，去上課的話只要有回答老師問題，或是下課去問老師問題，就可以拿到加分小卡，不過我因為是第二周才三類加選到這堂課，所以完全不知道關於加分小卡的規則。但我也可以蠻肯定的是只要有學會上課教的東西，加分小卡應該都是多餘的（除非是想要預留一些期中期末的犯錯空間）。去上課還有另一個優點是可以知道考試的題目要怎麼寫，因為推理的部份大家其實都會，問題是在怎麼表示成老師要求的表示方式，例如真值表要怎麼畫，真值樹要用哪些符號來畫等等的，雖然似乎也可以等到考前助教發資料或是問同學，不過我是都上課就多少記一點起來，感覺比較輕鬆一點。
如果是只想要過的話，整體花下來的時間可能可以不到 10 小時，而且要 A+ 也不會多花很多時間，因此的確是一個名不虛傳的優質甜涼課，可以作為大三大四刷 GPA 的首選沒有問題。
音樂作品欣賞二 - 蔡世豪
推薦分數：5 / 5
這堂課應該也是我從大一選到大三的課，直到大三下才用第三類加選選到（可以發現我的選課運有多爛），因為一直覺得自己對於音樂的理解太狹隘了，一直沒有接觸鋼琴以外的古典音樂作品（雖然說只接觸鋼琴的居多但也只對幾個音樂家比較有涉獵而已），所以一直都非常想要上看看這種課。早在大一的時候就有聽說這堂課會有校外的婆婆媽媽在後面旁聽，這學期總算有機會見識一下了。這堂課早上下午都有，某些課程內容早上跟下午的內容會不一樣，而且每個學期的內容也都會不一樣，像我三上（上一個學期）的時候好像就因為是某個音樂家紀念的一年（好像是舒伯特還是蕭邦，真的忘了……），就花了不少的篇幅介紹該音樂家。而我這學期上的是從最古早開始講起，從單音音樂開始，講到貝多芬學期就結束了，課程大綱上面是講會講到蕭邦，不過整學期幾乎都沒有講…讓人大失所望。
課程評分的方式是點名 + 期中報告跟期末考，點名的話老師會在課堂的某一個時機點把點名表傳下去，時間真的不怎麼固定所以還是都到會比較好（外教劇場也很舒服，坐著享受完全不虧），神奇的是雖然會想睡覺，但真的不會像早九連三一樣直接不小心睡著，差不多是在快要撐不住的時候下課，真的必須說連續兩堂課剛剛好。期中報告的話是選一首上課有提過的曲子寫心得，因為我真的文筆不好，聽音樂也是喜歡聽勝過分享感受，好像是拿個 88 跟班平均差不多，要怎麼高分我也真的不清楚，有興趣的人可以問看看助教再跟我說（我也蠻好奇的）。這學期本來要期末考的因為疫情太可怕所以改成期末報告，本來據說期末考不容易寫，就算是平常有在聽音樂的也不一定能夠答得很好，最後就因為變成期末報告了無法體驗它的威力，報告的話我也是差不多拿個跟班平均差不多的分數，最後就吃了個 A，只能說想要 A+ 的話應該沒有很容易，不過當作多聽聽多看看也不在意成績的話，就會是一個很讚的課。老師本來要請人來現場表演，年齡層從低到高，但可惜只聽到大學生演奏的之後就遠距了（我記得好像是國中 -> 高中 -> 大學的學生依序來表演），超級可惜。更可惜的是因為疫情也順便錯過了老師本人的不定期現場演奏，還沒遠距之前，老師的彈奏真的讓人覺得不愧是專業的，跟自己這種業餘的比起來實在是差很多。