劉邦鋒 教授
研究主題 / 專題內容
有興趣的話，可以當面找教授洽談。
- Parallel and Distributed Deep Learning 在 deep learning 的 training 上做平行分散式計算技術，加速 deep learning 的過程（可以到 lab 看 publication 的 abstract）。
- Job Scheduling for Parallel and Distributed Systems 針對平行分散式系統的排程。例如： judgegirl 系統上的優化、帳單系統的優化。
- Database System for BigData：針對 BigData 設計不同的 database（跟一般的 relational database 不同）。
- GPU Computation on Mobile Device：在手機做排程、計算。
- Algorithm Design and Analysis：演算法的分析，當然還有包括資料結構。
Q & A
Q1: 請問教授希望專題生在加入 lab 之前，先學會什麼前製技能？有沒有什麼東西是希望專題生加入之前就先接觸？
- 演算法（DSA + ADA）
- 系統知識（System Programming）
- 實做能力（寫 code）
Q2: 請問教授，如果成為教授的研究生，會需要做些什麼事情嗎（例如：每週 meeting, 讀 paper… 等等）？會希望專題生一個禮拜花多久的時間在專題上？
每個禮拜會需要 meeting ，會來討論遇到的問題……等等。
Q3: 請問教授會希望專題生要在整學期完成哪些內容（例：做出一個專案，參與相關學術活動或發表相關成果等等）？教授會希望專題生在專題課程中，學習到什麼技能？
教授希望專題生學到「研究的方法」（找出問題、設計方法、實作整合……等等），不一定要有「研究的成果」。需要學習到「過程」。
Q4: 專題生是需要自己設定研究主題，還是教授會指定呢？
如果專題生有特別想要做的事情，那可以跟教授個別討論之後來實做。如果專題生沒有特別想做的部份，教授會把手上一些瑣碎的工作（例如：研究案的某一個小技術）讓專題生來幫忙做。
Q5: 有什麼想要對現在大二、大三同學說的話？
人要有競爭，就要會別人不會的事情。因此，基本功、系統是非常重要的。希望同學們想想什麼東西是「只有資工系才會的」。例如：讓 tensorflow 在平行分散式系統上跑得比較快。
相關檔案 / 連結
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