• 财务管理(自主模式)

    林哲群
    • 林哲群教授台湾清华大学计量财务金融学系
    • $可随时加入
    • g5.9万人
    • 7课件全部开放

    简介 本课程由最基础的财务报表、比率分析开始,让学生明了最实用的财务知识,进而引领学生了解公司的内部治理与投资决策,并结合当下时事培养学生对金融议题的敏感度。

    章节(一) 财务报表Ⅰ (二) 财务报表Ⅱ (三) 财务规划及营运资金管理 (四) 公司评价 期中考 (五) 投资策略 (六) 企业并购 (七) 财务专题Ⅰ (八) 财务专题Ⅱ 期末考

  • 投资学(2017秋)

    随堂模式 经管·会计学科
    索乐晴
    • 索乐晴副教授台湾清华大学剂量财务金融学系
    • $
    • g9965人
    • 7已更新至第10章

    简介 投资学课程将引领学生接触投资实务,将可大大强化财富智商(MQ),是每位学生必备的个人理财指引。同时此课程涵盖内容,亦为国际特许财务分析师(Chartered Financial Analyst,简称CFA)考试的重要出题范围,故本课程也可帮助学生有系统的准备CFA考试。

    章节(一)投资环境介绍 (二) 权益型证券评价 (三) 债券评价 (四) 投资组织者 (I) 投资学期中考 (五) 投资组织者 (II) (六) 重要投资理论(I) (七)重要投资理论(II) (八)技术分析与行为财务 (九)衍生性金融商品 投资学期末考

  • 投资学

    随堂模式 经管·会计学科
    索乐晴
    • 索乐晴副教授台湾清华大学剂量财务金融学系
    • $
    • g9965人
    • V2

    简介 投资学课程将引领学生接触投资实务,将可大大强化财富智商(MQ),是每位学生必备的个人理财指引。同时此课程涵盖内容,亦为国际特许财务分析师(Chartered Financial Analyst,简称CFA)考试的重要出题范围,故本课程也可帮助学生有系统的准备CFA考试。

    章节(一)投资环境介绍 (二) 权益型证券评价 (三) 债券评价 (四) 投资组织者 (I) 投资学期中考 (五) 投资组织者 (II) (六) 重要投资理论(I) (七)重要投资理论(II) (八)技术分析与行为财务 (九)衍生性金融商品 投资学期末考

  • 数据结构

    随堂模式 计算机学科
    韩永楷
    • 韩永楷副教授台湾新竹清华大学资讯工程学系
    • $
    • g1912人
    • V2

    简介本课程目标是帮助学生学得下列观念和能力: 1. 各种基本数据结构的认识。2. 透过实作数据结构让同学对所学有更深刻的了解,并加强同学写程式的训练。3. 用数据结构配合基本的演算法来解决问题。4. 本课程将透过OJ (Online Judge) 程式判读功能进行测验。 授课大纲 Syllabus Week 0        Overview Week 1        Getting Started                         Heap Week 2        Sorting Lower Bound                         Basic Data Structures I (List, Queue, Stack)  Week 3        Basic Data Structures II (Tree, Graph)                         Graph and Tree Traversals I (BFS, DFS) Week 4        Graph and Tree Traversals II (Tree Traversals, Expression Tree )                         Graph and Tree Traversals III (Topological Sort) Week 5        Searching Set Data I (Binary Search Tree) Week 6        Searching Set Data II (AVL Tree) Week 7        Searching Set Data III (B-Tree) Week 8        Hashing (Chaining, Open Addressing)                         Suffix Tree and Suffix Array  

    章节01 Getting Started 02 Heap 03 Sorting Lower Bound 04 Basic Data Structures I (List, Queue, Stack) 05 Basic Data Structures II (Tree, Graph) 06 Graph and Tree Traversals I (BFS, DFS) 07 Graph and Tree Traversals II (Tree Traversals, Expression Tree) 08 Graph and Tree Traversals III (Topological Sort) 09 Searching Set Data I (Binary Search Tree) 10 Searching Set Data II (AVL Tree) 11 Searching Set Data III (B-Tree) 12 Hashing (Chaining, Open Addressing) 13 Suffix Tree and Suffix Array Homework Exam Sandbox (non-scoring, just for practice)

  • 聆听台湾的音乐(2017秋)

    随堂模式 艺术·设计学科
    陈孟亨
    • 陈孟亨助理教授台湾清华大学通识教育中心
    • $
    • g638人
    • V2小時/週

    简介  以叙说故事的方式介绍台湾音乐的源流、发展与特色,深入聆赏台湾音乐,进而认识台湾的历史与发展,激发台湾人民对台湾土地的认同感与爱国心。呼应通识教育建构以文化为本之全人教育目标,提升全民美感素养能力。课程进行采多元方式呈现,除了授课教师棚内的课程说明之外,还包含实地外景探访、专家访谈、现场演奏等授课方式。

    章节1.台湾原音的呼唤 2.秀才骑马弄弄来 3.别抱吉他,抱月琴 4.带你听台湾流行歌 5.话说当年青春的心 6.台湾古典音乐的奠基 期末測驗【台灣音樂經典二十聆賞測驗】

  • 聆听台湾的音乐

    随堂模式 艺术·设计学科
    陈孟亨
    • 陈孟亨助理教授台湾清华大学通识教育中心
    • $
    • g638人
    • V2小時/週

    简介  以叙说故事的方式介绍台湾音乐的源流、发展与特色,深入聆赏台湾音乐,进而认识台湾的历史与发展,激发台湾人民对台湾土地的认同感与爱国心。呼应通识教育建构以文化为本之全人教育目标,提升全民美感素养能力。课程进行采多元方式呈现,除了授课教师棚内的课程说明之外,还包含实地外景探访、专家访谈、现场演奏等授课方式。

    章节1.台湾原音的呼唤 2.秀才骑马弄弄来 3.别抱吉他,抱月琴 4.带你听台湾流行歌 5.话说当年青春的心 6.台湾古典音乐的奠基 期末測驗【台灣音樂經典二十聆賞測驗】

  • 细胞神经科学

    自主模式 生命科学学科
    焦传金
    • 焦传金特聘教授台湾清华大学生命科学系
    • $可随时加入
    • g324人
    • 7课件全部开放

    简介 脑科学为21世纪最重要的研究领域,而神经科学即是脑科学的基础。本课程属于「神经科学微学程」四个核心课程(细胞神经科学、系统神经科学、认知神经科学及计算神经科学)的其中之一。在本课程中,我们将介绍神经细胞的基本构造与功能、神经讯号的产生与传递、神经细胞间的沟通与塑性、神经细胞的发育与改变、神经系统的退化与再生。藉由重要观念的解说与实验数据的分析,本课程期望所有修习的学生都能对神经细胞的特性有充分的了解,做为探索脑功能的重要基础。

    章节Week 1. Fundamental properties of neurons Week 2. Transmission of neural signals Week 3. Synaptic transmission: mechanisms Week 4. Synaptic transmission: neurotransmitters Week 5. Synaptic transmission: plasticity Week 6. Development of neurons Week 7. Development of synapses Week 8. Degeneration and regeneration of neurons Midterm Final

  • 计算神经科学

    自主模式 生命科学学科
    罗中泉
    • 罗中泉副教授台湾清华大学生命科学系
    • $可随时加入
    • g274人
    • 7课件全部开放

    简介 脑科学为21世纪最重要的研究领域,而神经科学即是脑科学的基础。本课程属于「神经科学微学程」四个核心课程(细胞神经科学、系统神经科学、认知神经科学及计算神经科学)的其中之一。计算神经科学是一门以物理数学原理来描述大脑运作的科学。它上接认知科学下接分子生物,是跨领域合作的结晶。在脑科学成为21世纪显学的同时,计算神经科学也有着无限的潜力。

    章节week1 - Basic neuronal models week2 - Synapse and channel dynamics week3 - Signal propagation in neurons week4 - Neural network simulators week5 - Basics of dynamical systems week6 - Firing rate model and networks week7 - Memory and plasticity week8 - Learning week9 - Operant conditioning and decision making Midterm Final