我們實驗室目前的研究領域就是機器學習。那老師基本上是鼓勵學生自己找有興趣的題目，只要跟機器學習有關老師基本上都會接受。那軒田老師本身之前做比較多 active learning、multilabel learning 和 cost-sensitive learning 的方向，如果有興趣的話可以看看教授的個人網頁。最近的話實驗室也有人做比較 deep learning 的 work ，像是 RL 或 GAN 都有人做。
如果要做機器學習研究的話，主要會用到微分、機率和線性代數，這三個跟機器學習比較相關的。那如果行有餘力的話也可以去修一些 optimization 有關的課。主要還是在近實驗室之後多看看 paper 會比較有幫助。
我相信大家在找專題的時候就會稍會做的 survey ，覺得自己對這個實驗室有興趣才會進去當專題生。如果你在做的過程覺得缺乏動力，那你可能就對這個領域沒有什麼熱誠。
如果你發現跟本來想像的不一樣的話，覺得對這個領域沒有興趣，那我覺得以專題生的角度來說早點換教授不是一件壞事。我相信系上的教授也都是很能接受這件事的。這也是為什麼鼓勵大家早點開始做專題，因為你可以早點確認自己的方向在哪邊，也比較有時間換實驗室。
基本上我們實驗室的話，老師沒有要求要在某個特定時間完成某些事情這樣。原因大概是一個好的 project 是需要花時間的。以我們 lab 來說，通常都是學生自己規劃自己想要的進度，自己要求自己要做出東西／發 paper。
同上，老師沒有特別要求一定要在一個學期內完成某些東西，而是希望學生可以在畢業前做完一個完整的 research cycle ，從想題目開始，做實驗，不順利的話可能又要回到想題目，順利的話就可以開始寫論文，然後試著發表跟投 conference 。專題成果展的部分老師也沒有強迫大家一定要參加，但也是非常鼓勵的，畢竟老師也是專題成果展一開始的推廣人之一。 XD