我記得在某一篇文說，考完研後，要寫一篇有關虎科資工系教授評價的文章，結果因心情不好，拖到現在
現在也還是還沒平復，所以不會一次寫完，但還是想給學弟妹一些資訊
有關虎科資工教授的資訊還是太少我相信有人已經看了那篇dcard文
但沒那麼細節，就由我來補充，一樣老樣子，自己看到這篇文
不要跟你的同學說，主要還是讓有緣的學弟妹看到這篇文
以下我說的教授評價是根據我本人實際有上課的想法，和我聽我們班的某些人的想法
所以不一定很客觀，只能參考
1.許乙清 (系主任)
領域:軟體工程，line bot，web3.0，機器學習
代表課程:大一程式設計(c語言)，軟體工程(大三，但被詹俊傑教授取代授課，目前沒教)，新一代web技術(大四)
大一剛進來，甲班會給他教基本c語言，因為是系主任，進他的實驗室有時會看不到他，可能會拖到你的專題討論進度，目前聽說主流是用line bot和機器學習的應用
注意一下:有些網頁上教授領域不一定是實驗室會做的，方向可能不一樣，要問清楚學長
2.許永和 (院長)
領域:嵌入式系統，IOT
代表課程:電子學實習(大二必修)
電子學實習通常他會先講理論，然後自己看圖接線，還要寫實驗數據，保佑你的隊友會用示波器和會看電路圖，當天的作業一定要做完，不然沒分數，但期中末考是抽題目，再接完電路，用示波器量數據，在寫到考卷上，一定多做多練習，不然時手忙腳亂。實驗室人很多，建議要進實驗室之前，再找兩人跟你進去，因為教授很常比賽，三人要各自負責不同領域，軟硬韌都要會，看起來算操，不過我同學看起來根本還好，應該可以過得還算不錯
3.林易泉
領域:網際網路
代表課程:計算機網路概論(大一必修)，網路工程(大二)，網路程式設計(大二)，視窗程式設計(大二)
個人有點後悔沒上網路程式設計和視窗程式設計，滿好洗學分的，但教授本人上課偏無聊，雖然會說生活中的例子，但我就是很想睡覺，還有兩個大重點，一個是教授是管學校網路的，所以是有機率調課的，而且還不少，以我修網路工程的經驗和我同學的網路程式設計都有被調過幾次，還有一個是實作操作很快，雖然會有錄影，但很容易打錯後跟不上，如果那時很衰的話，就要當下交作業。如果是考手寫考卷題目有時偏很細，但還是有基本題，期末有時是報告，聽說滿多人會被電，但還是有過，建議這教授的課，可以多修，實驗室就偏做網路的，這我也不清楚，沒有很熟的同學在那邊，那邊的專題生做的東西也不是很強調網路，碩士生才有做網路的感覺
2024/4/19 更新
4.鄭錦聰
領域:人工智慧，機器學習，模糊邏輯
代表課程:程式語言(大一下必修{C++})，機率與統計(大二下必修)，人工智慧(大三)，數值分析(大三)，高等人工智慧(大四)，模糊計算(大四)
個人覺得算是大佛，個性溫和，好講話，會點名，但期中末有來考，作業有交幾乎必過，但要注意的是，這位教授就很偏理論派，即便是要實作的地方，他會叫你自己想辦法解決，這點在程式語言就會知道了，期中末考會出很多手寫題，包你寫到手痠，但改分算涼，只要是期末有要叫你報告論文的課，就偏硬了，因為還要實做出來，謹慎選課，個人覺得數值分析必選，上matlab，但當時我課就滿多的，就沒選，有點後悔，畢竟很涼，人工智慧的課是近年才開的，學弟妹算賺到了，我升大四那屆才有，來不及修，實驗室方面，當然就做機器學習相關的，因為範圍很廣，基本上他不會拒收學生，有時還要扛一些被當專題的學長
5.黃建宏
領域:機器學習，演算法
代表課程:計算機程式設計(大一必修)，演算法(大三必修)
大佛，個性好，會點名，考試偏簡單，有看書就有基本分，好過，教授愛互動，回答問題會加分，建議不要翹課，教授注重出席率，實驗室也偏機器學習，好像是做偏視覺辨識相關的
6.黃惠俞
領域:資安，模糊邏輯
代表課程:機率與統計(大二必修)，模糊系統導論(大二)，資訊安全(大三)，線性代數(大一必修)，多媒體安全(大四)
我只修過她的機率與統計，很恐怖，只能說上她的課，要全力認真，幾次的分數就會決定當人命運，會當人的，不要不信，算系上少數大刀，我也不知道她啥時教線性代數，只能住你們好運，很硬，選修也有點硬，聽說都要期中末報告，加上考試，實驗室我同學有去過，但那時沒再收專題生，我不知道現在是不是也一樣，請學弟要問清楚
7.張朝陽
領域:無人機，物聯網
代表課程:計算機組織(大二必修)，電子學(大二必修)
系上少數的有教硬體的教授，逃不掉計組和電子學，兩班都是他教的，有特殊算分機制，考四次大考，超過門檻就不會當人，但還是有很多人沒過，要注意，實驗室我只注意到有在做無人機，但感覺是碩士班才在做的，剩下的專題生都在用樹梅派做一些應用
8.黃世昌
領域:網際網路，無線網路，作業系統
代表課程:計算機網路概論(大一必修)，作業系統(大三必修)，演算法(大三必修)，資料庫系統(大三必修)，無線網路
系上超大刀，上到他的課，不用想了，一定要認真讀，有系上獨有的倒扣分機制，很容易被扣很多分，要謹慎回答，堪比研究所難度，剛好他也都教核心的課，難上加難，作業系統更是死一片人，別想換教授，因為兩班也都是他教，考卷有深度，意思是有選擇，填空，因為是ulearn評分的，出來的分數就是那樣，要注意
9.江季翰
領域:資安，巨量分析，資料庫系統
代表課程:資料結構(大二必修)，資料庫系統(大三必修)，雲端大數據安全(大四)，巨量資料分析(碩班)
教授上課嚴肅，隨然不是很兇的那種，有點像是老生常談的念，必修課有深碗學習，就是叫你晚上來實機操作，通常是白天教理論，晚上助教教實作，因我只有上他的資料庫，並不清楚他有沒有當掉很多人，注意，資料庫要找好隊友，要設計一個資料庫，額外提醒，如果是跟黃世昌比誰的資料庫好過，江就相對好過，實驗室方面就沒關注
10.徐元寶
領域:機器人，FPGA，
代表課程:數位系統導論(大一必修)，數位系統實習(大一必修)，行動裝置3D程式開發實習，機器人作業系統(碩班)，快速雛型設計與硬體描述語言實習，微處理機(大三必修)
也是少數上硬體教授，基本上大一給他上數位邏輯理論，實作會教你用邏輯閘去組合電路，再燒入到FPGA的板子，去檢查是否功能正確，教授會一步一步帶，只要作業有做，基本上不會被當，但滿多作業是當天的課上就要做完，不然你還要再找時間去助教那邊檢查，行動裝置3D程式開發實習是教unity，注意，教授的課滿多是三堂課，卻只有一學分，謹慎考量，微處理機就是用c語言寫周邊硬體操作，我不是上徐教授的，不清楚有教了啥，實驗室方面，教授好像只收一個專題生，然後只做雙輪平衡車，每年都是差不多，但就是有多加一些功能
11.謝仕杰
領域:影像處理
代表課程:離散數學(大二必修)，科學計算(大二必修)，編譯程式(大二)
個人覺得教授不太會教數學，你們就想像用小畫家寫算式教離散，離散又是資工六大重要主科，不要小看離散，蠻多問題都是資工領域要解決的，科學計算，我不是上他的，不過應該也是用python教機器學習的部分，編譯程式也建議認真聽，不然考試你不會追蹤程式碼，先預告一下，期末考編譯程式，你可能要寫好幾百行的追蹤過程，以上這些課說好過也還好，但就是有人被當，不過教授個性不錯，會鼓勵同學考cpe，根據對幾題，加幾分，實驗室方面，聽說涼爆，教授沒再meeting，感覺也是用影像辨識去做應用
12.林武杰
領域:機器學習，視覺辨識，人機介面
代表課程:資料結構(大二必修)，java(1)(2)(大二)，數位邏輯(大一)，機器學習(碩班)
上課還好，但需要注意會臨時小考，檢查有沒有認真上課，作業很多，上java就知道，喜歡java的課要把握，只有他會上，實驗室方面，做視覺辨識應用，聽說很操，軟硬都要學，需要設計硬體收集資料，再設計軟體辨別物體，目前方向是運動偵測方面，好像有跟養老院合作
13.簡銘伸
領域:物聯網，雲端，VR
代表課程:多媒體應用與實習(大一)，計算機概論(大一必修)，工程數學(大二必修)，物聯網(大四)
系上有名大佛，只要他的有證照，幾乎必考拿分，上課輕鬆，也偶而說些小八卦，幾乎沒作業，不點名，只要考試有到就好，但是工數，他會盡量調分，但你也要考到相對的分數，才會及格，工數需要皮繃緊了
14.蔡柏祥
領域:說真的我不知道，系上的資訊，他不一定有在做了，聽我同學說沒在做上面那些領域，但我忘問現在倒底做啥
代表課程:資訊工程導論(大一必修)，科技文件閱讀(大一)，科技英文(大三)
讓人很想睡覺的教授，上課的講話沒有起伏，內容我覺得沒上的很好，資導基本上就是超簡化的資結和演算法，自己讀吧，他最有名的課是科技英文相關的課，那兩門課的內容可以說差不多，都在上英文，除非你很缺學分，不建議選
15.游允帥
領域:機器學習，機器人，嵌入式
代表課程:linux實務(大一必修)，科學計算(大二必修)
評價有點兩極，如果你有看dcard的話，但我個人認為還好，有一說一，當初上linux的時候，我是一頭霧水，上完還是一樣，也建議自學linux，科學計算我就覺得還可以，基本上就是機器學習，就是那些資料處理和分類分群的那些，實驗室方面就走機器人方面，沒有我們班去他那，細節我就不知了
16.
領域:詹俊傑
領域:機器人，機器手臂，機器學習
代表課程:軟體工程(大三)，剩下大多是五專生的課程
只上過他的軟體工程，滿水的，凡正有期中末考，期末要報一篇論文，會點名出席，因為有學長報完論文就不來上課，他幾乎會點名了，部過我看了一下近年課表，他幾乎負責五專部的課了，大學部可能較少有他的課了，實驗室方面，凡正就是機器手臂和物聯網相關的和機器學習應用，滿要求學生不要抄東西在自己的專題meeting
終於更新完，但看系網還有兩位沒說到，因為沒上到他們的課，我就不好說，他們也算剛進來的教授，沒有很了解，還有最後面我想說的是，明明有那麼多教授，卻很多是教五專的，導致大學部選修，選擇都太少，不然都只能選不喜歡的硬湊學分，根本本末倒置，你五專又沒說更好，大學更沒提升，我想有一段時間部會在發文，沒啥東西要分享，大概要考完研，明年3月，才能看到我再次發文
