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李廣和（B00，MIT 博士班二年級） 訪問對象 ： 李廣和學長 訪問時間 ： 5/30/2019 訪問人員 ： 方喬、綦家承 Q1： 簡單的自我介紹 A1： 我是台大資工B00的李廣和。大學專題跟林守德老師做了一段時間，當一年替代役後回到台大資工進到陳縕儂老師的實驗室讀碩士。現在在MIT念computer science的Ph.D二年級。 Q2： 在大學期間覺得最受用的課或活動 A2： 有兩門課，一門是演算法。大二上同時有演算法設計與分析和系統程式設計這兩門課，一門著重於演算法，一門著重於工程，讓我了解我在資工這個領域是比較喜歡偏computer science還是engineering的方向。 另一門課是大三的時候我選修了一門研究所的課，叫「KDD Cup」。這門課是幾位老師帶學生去打data mining的比賽，是我在加入林守德老師的實驗室之後做的第一個專題的目標。這對於我之後在研究的實作或思考方法時都很受用。 Q3： 大學和研究所時的專題研究內容 A3： 我的大學專題是做一個「Learning to Rank」的推薦系統。傳統的推薦系統可以想作為一個使用者對項目的矩陣，上面有使用者看過項目後給的評分，大家習慣把它變成一個線性代數的問題，把矩陣做分解運算。但是像是Facebook的好友推薦不會顯示評分，而是告訴你哪幾個人最可能是你的朋友，或者像Google會把搜尋結果做相對排序，而不是針對每一筆資料打絕對的分數。我在專題所做的就是研究在推薦系統中如何在矩陣分解的架構下以相對的排序表示使用者對於項目的喜好度。 我在研究所做的是自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)，明確的項目是「Unsupervised Sense Embedding」。大概就是給機器一堆文字，但不提供任何註解或者是字與字之間的關係，讓機器自己像人一樣學習；像我們平常閱讀偶爾會自動發現一些沒有學過的東西，說不定電腦也能做到差不多的事情。我的演算法同時執行兩種模組從文字中學習，一個模組可以由前後文選擇一個字在不同語境下的意義，另一個模組學習要如何以向量表示這個意義，以便日後機器學習或人工智慧的執行。 Q4： 出國的原因 A4： 因為台灣的CS產業感覺還是相對弱勢，我也想看看國外是不是真的像大家說的一樣比較好，還有想...

採訪對象：林軒田 台大資訊系教授 /Appier 首席資料科學家 製作：鄭宇軒、胡晉華 Q. 是什麼原因讓您選擇資工領域？ CharlieL: 其實當時在選填志願的時候，知道自己對資工有些興趣，雖然沒有說非常深入了解，但是剛好推甄上了就來念。如果說要給選填志願的學生一點建議，就是如果有一點基本的興趣就可以進來念，因為有些興趣是可以培養的，也有可能進來之後發現這個科系跟你想的不一樣，在我自己的例子中，我進來之後意外地發現自己在這個領域中念得如魚得水，結果也如現在進行的還不錯。 Q. 您是因何而選擇研究機器學習相關領域呢？ C: 我大學時候是跟林智仁老師，林智仁老師是國內數一數二早開始做機器學習的人，我找他的時候，他才剛回國兩年，知道他的人沒有現在這麼多。我在找專題指導老師的時候，我覺得當時我不排斥的方向有人工智慧、機器學習、多媒體等等。而林智仁老師是當時是第一個確定收我的老師，他那時候也是我的導師，我對他做的東西也很有興趣，所以就做到現在。所以原因比較像是找專題老師時候的緣分。 Q. 機器學習在當年就像現在這樣熱門嗎？ C: 並沒有現在這麼熱門，但是有顯現出一些實用性。你可能可以想像，機器學習是從人工智慧中分出來的其中一個分支。如果回到 2000 年的時候， SVM(support vector machine) 的最佳化問題，像 LIBSVM 裡頭用的很多比較進階的方法是陸續在那附近才提出來的。那個時候是機器學習從萌芽到成長的時間，或說是機器學習跳離當年類神經網路那十幾年的低潮期的時間。但是如果要我說的話，我不覺得那時機器學習是很紅的領域，是個發展中的領域。算是還蠻好的，就好像你買到成長中的股票那種感覺。它不是一個完全新興的東西。你現在想像區塊鏈的話，大概就是一個非常新興的東西，大家當然都覺得它很有契機，但也有些不確定的風險。我開始做機器學習的時候，它是個不新不舊的，不是一個已經老到或失敗到大家都不願意投身進去，也沒有年輕到大家覺得風險非常大的那種。 Q. 為什麼選擇前往加州理工學院完成碩博士學位？當時就有打算回台大教書嗎？ C: 我自己是想出國念書的，不管是國內外，當時有幾個選項，國內念碩士再出國，或者直接出國等等，後來決定的因素有兩個，第一個是我不想花家裡的錢來唸碩 / 博士，而在國外...

採訪對象：蔡益坤 採訪主題：擔任教授的系友 採訪人： B04902110 周忠毅 逐字稿： B04902106 謝唯安 Q1: 為甚麼會決定出國念碩士博士 ? A1: 我是 1980 年進入台大資工系， 1984 年畢業，當時留在國內念研究所的風氣慢慢打開，但還是以國外為主流，所以也沒有想太多。有一個很基本的原因在於，自己讀的專業的內容，很多作者，比如說演算法，大部分都在國外，就會覺得說國外就是學計算科學最理想的地方。之後當兵兩年，再當一年的專任研究助理，一邊工作，一邊準備出國，考托福，申請。 1987 年才到美國的 UCLA 年碩士博士，其實出去的時候大概心裡就朝著把博士年完的方向走。 Q2: 主任現在對於出國有任何建議嗎 ? A2: 我其實非常鼓勵同學先在國內念研究所碩士班。理由是這樣子 : 我自己看到以台灣大學為例，台灣大學最近這二、三十年，以我自己大學部的經驗到現在來說，其實師資的改善很明顯。當時我在系上的時候老師數量並不多，所謂名校的老師也相對的少，領域也很有限。但從那時候到現在，特別是二十年前，那個時間有很多在美國取得博士學位之後回來任教的老師，那其實對台大的師資幫助很大，同時這些老師也都有很多的國際經驗，從跟他的指導教授的合作，參加國際會議，跟其他國際學者的互動。種種不同的機會讓他的國際經驗很充分，回到台灣之後教導學生也容易把學生帶到國際的場域。已訓練一個碩士而言，我覺得現在台灣的環境是充分的，博士的話就有另外的考量。務實一點的考量是，台灣博士的出入主要還是在學術界，包含大學或是研究機構，其實業界也有機會，不過念博士蠻多數是希望可以走入學術研究。台灣在招募人才的時候，某種程度在國外取得博士會比較吃香。這是比較務實的角度，在國外的博士學位好像比較有價值。但純粹從訓練專業的角度來看，國內的環境並不差。像是台大跟世界前 50 大的大學比擬也是可以的。但有一件東西在台灣是比較不容易獲得的，就是國外的學生相對也是從世界各地來的，碰到高手的機會也會比較高，特別是在博士班裏頭。從同儕學習得角度來看，在那邊其實會有另外一種多的面向是在台灣比較不容易看到的。因為在美國畢竟還是整個學術重鎮的所在，學術交流活絡的程度還是比較高。以 UCLA 的 Program 為例，幾乎每個禮拜都會有一個知名的學者來，對全系的公開演講。這種影響其實是很...

系友專訪 受訪人： B84 蕭惠文 (Janet Hsiao) 受訪人小簡介：學姐自台大資工畢業之後，在西門菲莎大學取得電腦科學碩士學位，並在愛丁堡大學取得認知科學的博士學位。目前於香港大學心理學系擔任教授，主要研究內容是透過電腦模擬，以及認知神經科學來探討人類行為與大腦之間的連結。 問： 學姊現在研究的領域是神經科學。可以請學姊簡單介紹一下您的研究領域的特色嗎？畢竟走神經科學的研究跟機器學習、網路安全比起，這一塊比較不像我們資工人會走的路。 答 : 一般人可能會把認知神經科學 (cognitive neuroscience) 與生物學 (biology) 混淆。在傳統上，神經系統有關的研究，的確是生物學上的分支。但現在的神經科學除了傳統生物對神經的研究外，還融入了如語言學、心理學、電腦科學 …… 等的科學來幫助我們理解大腦是怎麼處理外界訊號，以及做出反應的。 神經科學可以從心理學以及電腦科學 (computational model) 切入。我做的是認知神經科學，是在研究人腦怎麼作用在認知行為，例如閱讀等等，像是在人工智慧上就有 CS 的相關。 電腦科學是在研究方法上有很重要的應用，像是在建立一些 model 上，協助建立理論，確認與預測行為。 現在台大心理系 的黃從仁 教授在做認知科學相關的研究。 ( 附上黃從仁助理教授的網站 : http://www.psy.ntu.edu.tw/index.php/members/faculty/fulltime-faculty/302-huang-tsung-ren) 問： 學姊當初為什麼會想要走這個領域呢 ?? 學姊是否有考慮過其他的領域 ?? 答： 在學期間，我曾經接觸過與圖學以及人工智慧相關的資訊，並對這兩者產生興趣。 會對圖學產生興趣是因為虛擬實境很流行，而我也覺得做虛擬實境相關的研究很酷。 而後來會走上認知科學的路，是因為朋友 ( 許 惠 玲 ) 給我看了一篇關於人類行為的論文，內容探討的是人工智慧如何模擬大腦來處理英文句子。這給了我很大的啟發，因為我其實比較喜歡跟「人」有關的研究，這也促使我去到加拿大做認知科學的研究，不過是當時做的比較偏向語言 (linguistic) 行為。 我後來到愛丁堡大學繼續攻讀博士...

領域方面 1. 請問您目前在哪邊高就? 是做什麼領域的工作或研究呢? 從您以前的文章看來學長是做AI、HCI方面的研究，目前有沒有什麼改變呢? 我目前在舊金山的Dropbox擔任軟體工程師，在做Dropbox下一個給團隊協作的新產品「Dropbox Paper」。嚴格說起來，我現在已經遠離學術研究了，比較專心在做產品，而不是寫論文。  2. 可以跟我們介紹一下您在Dropbox目前在做偏向什麼類型的事呢(寫系統、資料探勘、雲端運算、UI...)? 另外就學長看來未來業界比較有發展性的是哪一塊呢? 我在Dropbox的Paper Team做engineer，front-end (UI)、backend、infrastructure、analytics我都有做一些，但大部分的工作是在UI和analytics居多。Paper是Dropbox裡比較特殊的team，因為是新產品，所以我們比較像是一個在Dropbox內部的startup，整個tech stack都和Dropbox本身不一樣。這樣可以讓我們開發得很快，同時也不用擔心把Dropbox本身搞壞或被Dropbox比較嚴格的code review拖慢速度。隨著我們的產品越來越成熟，我們才開始慢慢和Dropbox已有的infrastructure結合，避免重複開發複雜的輪子。 以產品來說，Paper還在摸索下一個世代的團隊協作產品應該要長什麼樣。上一個世代每個人都是用Office，而Google Docs則是把Office幾乎原封不動的搬上web。但Office和Google Docs都是以單人使用打字機時代的概念為基礎所設計的，在現代的web和mobile時代，有很多功能其實都沒必要存在了。例如說，為什麼要以「頁」為單位把文件分開？如果我們不再把知識印在紙上了，「頁」這個概念其實也沒有意義了。我們覺得現在是一個好時機重新思考未來的團隊應該要怎麼溝通協作，怎麼分享和散佈知識，所以才有了Paper的誕生。這個領域的競爭者很多，像Quip、notion.so、Slack都不約而同地在做非常類似的產品，未來誰會勝出還很難說。 以技術來說，我的建議是不要嘗試預測或追逐某一些特定的技術、程式語言、framework。這些東西的生命週期都很短，真正可以存活下來的是背後的概念和原理，這也是在大學時應該要打好的基礎...

請問您當初想選擇資訊系的原因？ 那個年代選資訊系都是莫名其妙，其實上大學前連鍵盤都沒摸過，覺得 computer 應該很神奇。高中畢業旅行環島，去參訪了交大，交大正好有同高中的學長在念資工（以前叫做計算機工程），參訪的時候學長就來招呼我們，介紹交大計算機系，就萌生了對計算機的興趣，聯考的第一志願就填了台大資工，第二志願就填了交大計算機系，第三志願才填台大電機系。當時我們填的志願都要交去給老師看過的，我們老師看到我的志願之後，就把我抓去臭罵了一頓，認為第三志願完全是浪費。老師是第六屆，當時已經是台大的第二志願。 請問老師為什麼選擇出國念碩士和博士？ 其實我在美國的碩士是送的，美國的computer science認為，唸碩士和念博士是兩種完全不同的人。你要唸碩士，就不要念博士；念博士，你何必念碩士。碩士通常一年就可以念完，只要完成一個project就可以畢業，比較像職業訓練，不像台灣每個碩班都要寫一個論文。但因為美國的博士很難畢業，因此學生考過資格考之後，學校就會給予碩士學位，避免以後學生找出路的時候沒有學歷而吃虧。

訪談對象：林冠明學長 訪談時間：2014/12/8 訪談人員：B02902005張志宏、B02902083李俊鈺 1.學長高中的時候曾經參加國際數學奧林匹亞並得獎，大學期間則資工系雙主修數學，為什麼推甄的時候選擇了資工而不是數學？ 高二的時候，數學老師鼓勵班上的同學參加比賽，這個時候數學的能力才被啟發。我在參加過全國競賽後，接著參加亞太數學比賽和國際數學奧林匹亞競賽。 而我接觸寫程式的時間 ， 是在我升國中的暑假參加了才藝班，那個時候學的第一個程式語言是BASIC，有了興趣後就開始自己學著寫一些單機的程式。在我們當時的推薦甄試，只能選一個系，而我喜歡程式早於數學，所以選擇報考資工。 2.學長會特別建議資工系的學弟妹修什麼數學系的課嗎？ 如果想要當工程師的話，一定要修工程數學，其中的微分方程對理論也很有幫助；而統計可以幫助釐清big data的處理，理論與實務上都很重要。修了系上的離散數學和數學系微分方程、統計之後，就大致知道自己是否想修數學系的進階課程。 舉例來說，想走資訊理論，可以在系上必修的線性代數跟機率後，再上代數、數論等抽象推論的課程；對演算法有興趣 ， 可以修數學建模、圖論；假如想走多媒體，可以考慮高等微積分、幾何學或複變函數論。 3.什麼是學長認為念大學有沒有什麼一定要做的事？ 跟高中處在沉重課業壓力下的時候不一樣了。除了必修課，大學沒有人會要求你去做什麼，是時候調整爸媽本來的期望，和他們平等地溝通。成為獨立的個體。獨立思考是大學基本的訓練，誠實的做你想做的事並盡早去做。 在我們資源很豐富的系上，不管是跟有興趣的領域的教授討論研究、出國留學、甚至是轉系、延畢，都可以嘗試。又或者是參加一兩個社團、談戀愛等等，這些全職學生可以自由去做的事情，就好好的利用大學的時間吧。 4.為什麼當時學長在碩士的時候決定待在台大，而博士則選擇出國？這些規劃是剛進大學就進行還是等到大三、大四？ 要出國這件事情很早就確定了，也有在省錢、存錢，但是真正著手還是等到大三大四。因為我高中是數理資優班出來，一開始在系上成績也都不錯，所以我在大一就想出國、以後教書。當時我盡量把成績衝高，讓GPA比較好看。 至於比較確實的規劃，例如碩士班，我等到大三大四才決定。那個時候沒有選擇當完兵後直接出國，主要是因...

訪問對象 : 張凱崴 學長 訪問時間 : 2014/12/7(日) 訪問人員 : B02902023 陳文晧，B02902093 謝承榮 主題: 人工智慧 大學階段: 1. 為什麼大學會選擇資工系? ANS: 從小我就對資訊領域產生興趣。高中時參加資訊比賽以及培訓，從中學習到許多演算法等知識，所以最後申請進入了資訊系。雖然也考慮過電機系及物理系，但還是覺得資工最符合自己的興趣。 2. 為什麼會雙主修電機系? ANS: 喜歡物理和基礎科學。原本有想過雙主修物理系，但是覺得電機系與資訊系較相關，所以還是選擇電機系。電機系的課程部分對我往後的研究有幫助，不過如果讓我重新選擇，我會選擇雙修數學系或是多花點時間做大學專題。 3. 是什麼時候決定深入鑽研人工智慧領域? ANS: 高中時期就對人工智慧產生興趣，電影中也有許多情節跟人工智慧相關(機器人等等)，讓人心生嚮往。大二時，因為林智仁教授在BBS的板上PO文尋找大學部學生研究機器學習，我就跟著好友報名進入了他的實驗室。 碩士階段: 1. 是否想過出國念碩士? ANS: 高中就有想出國的想法，但大學畢業時跟林智仁教授的研究做到一半，感覺很有潛力，於是就留下來把它做完整，畢竟有研究成果可以申請到比較好的學校，也可以增加自己的研究經驗。 2. 碩士期間研究的主要內容是什麼? ANS: 從大學到研究所期間，我在林教授的實驗室做過兩個題目。 第一個題目研究如何加速線性分類模型。我們研究如何快速地利用大量標記好的資料來建立模型，使得建立的模型可以對新進的資料標記。例如，我們可以收集許多標記好的郵件來讓電腦學習判斷垃圾郵件。我們最後將這個機器學習系統寫成了一個軟體，這個軟體有幾萬次的下載並且被廣泛的使用到各種分類問題上，到現在也還是有很多用戶在使用。算是很成功的研究。 另外一個題目我們研究如何用兩兩比較來排序，例如給兩張圖片讓使用者打分數。打分數的方法是從兩張中選擇比較好看的那張而不是直接評分。直接評分可能因為每個人評分標準不同(有人喜歡評低分，有人則偏向高分)而使分數分布相當極端，結果也因此受到影響。相對比較就不會有這樣的問題。我們最後的系統可以快速的利用兩兩比較的結果來排序使用者對所有圖片的喜好，不過效果卻和其他已知的方法差不多因此無法出版。不過就算如此，我還是從這個研究上學...

訪問對象 : 陳予涵學姐 訪問時間 : 5/21 上午 10:30 訪問人員  : B98902024 林睿安、 B98902088 陳澔緯 背景： 念完台大資工後，便申請進入 MIT 攻讀博士。在念 MIT 之前的一年，曾在台大資工擔任 204 助教，為人親切和藹，深得同學喜愛。目前就讀 MIT 博士班一年級。 。請問您當初想選擇資訊系的原因是 ? 是興趣或者父母的期待？ 予涵學姐：高中時的第一志願其實是台大電機，但很可惜沒有申請上，然後分數剛好到了資訊系，所以我就來念了。我是申請進來的，因為沒有想考指考，所以上了資工系就來念。但是沒有後悔過，資工系很不錯！也不是父母的期待，父母只要我念台大，什麼系都好。其實我覺得其實在高中的時候，很少人了解資訊系在做什麼，只能盲從科系的排名，對那些科系在做什麼還有自己的興趣其實都沒有很大的了解。對呀，你們怎麼會來念資訊系？ 學弟們：我也是啊！就是填志願填一填剛好是資工系就來念了！ 予涵學姐：對呀，其實高中電腦課時也不會教什麼東西，對資訊的了解也很少。或是那種程式高手才會真正知道，所以就跟大家一樣，分數到哪就來唸哪。 。是否會熬夜寫 PROJECT ？如何做好時間的分配？ 予涵學姐：會呀！當然你們現在也有修 DCL 吧？ (Digital Circuit Lab) DCL 期末 project 前幾天一定都要熬一下，但是我還是會盡量睡一下啦 學弟們：我知道你們期末 project 予涵學姐：真的假的？你是說「太鼓達人」嗎？ 學弟們：對對對！ 予涵學姐：那個 project 我還滿喜歡的，覺得做得蠻完整蠻好的。 學弟們：那你就只有那個 project 會熬嗎？ 予涵學姐：沒有沒有沒有，作業寫不完當然都得熬夜囉……不過我還滿喜歡睡覺的，所以盡量早點開始做功課，到時候就不用熬夜嘛。 學弟們：那你都會一天睡多久？ 予涵學姐：我都會希望自己可以一天睡滿八小時啦，因為如果我睡滿八小時比較能夠思考。 學弟們：國外還需要熬夜嗎？ 予涵學姐：喔，會啊！其實趕 project 、 deadline 到的時候也是要熬夜。在這邊生活反而變得沒有比在台灣正常，因為以前在台灣住家裡嘛，所以家人睡覺的時候你就覺得差不多該睡了。在這邊的話就是大家都很晚睡，...