| 課程代碼 |
20M08001
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| 課程中文名稱 |
人工智慧
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| 課程英文名稱 |
Artificial Intelligence
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| 學分數 |
3.0
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| 必選修 |
選修
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| 開課班級 |
博研電機一甲,博研電子一甲,碩研電機一甲
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| 任課教師 |
施嘉興
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| 上課教室(時間) |
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週三
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第2節
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(B504)
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週三
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第3節
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(B504)
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週三
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第4節
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(B504)
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| 課程時數 |
3
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| 實習時數 |
0
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| 授課語言 |
1.華語
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| 輔導考證 |
無
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| 課程概述 |
使學生瞭解計算機如何模擬人類行為(behavior)，及教導模擬技巧。
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| 先修科目或預備能力 |
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課程學習目標與核心能力之對應
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| 編號 | 中文課程學習目標 | 英文課程學習目標 |
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1
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能瞭解各種人工智慧演算法所適用之工程問題
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2
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能夠閱讀程式碼，並瞭解各種演算法之步驟，開發完整的程式
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3
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能夠多元尋求問題之解決方案
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4
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能講演示範其解決方法，呈現所得之結果
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5
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能針對工程問題有效辨識適當的解決方法
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| 就業力培養目標 |
此門課程無設定權重值
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| 中文課程大綱 |
1. Introduction人工智慧簡介
2. Search各種搜尋解法
3. Game Play競局
4. Decision Tree決策樹
5. Data Mining資料探勘
6. Case Study研究案例
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| 英/日文課程大綱 |
1. Introduction
2. Search
3. Game Play
4. Decision Tree
5. Data Mining
6. Case Study
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| 課程進度表 |
緒論
智慧型代理人
限制滿足問題
邏輯代理人
一階邏輯
知識表示
量化不確定性
機率推理
關於時間的機率推理
制訂簡單決策
制訂複雜決策
從實例中學習
學習中的知識
學習機率模型
強化學習
自然語言處理
自然語言通訊
感知
機器人學
哲學基礎
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| 課程融入SDGs |
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| 期考調查 |
| 期中考(第9週)考試方式 |
筆試
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| 期末考(第18週)考試方式 |
書面報告
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| 其他週考試考試週次與方式 |
無
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| 教學方式與評量方式 |
| 課程學習目標 | 教學方式 | 評量方式 |
| 能瞭解各種人工智慧演算法所適用之工程問題 |
課堂講授
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筆試
（
期中
）
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| 能夠閱讀程式碼，並瞭解各種演算法之步驟，開發完整的程式 |
課堂講授
啟發思考
|
筆試
（
期中
）
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| 能夠多元尋求問題之解決方案 |
課堂講授
分組討論
啟發思考
|
書面報告
（
期末
）
筆試
（
期中
）
|
| 能講演示範其解決方法，呈現所得之結果 |
分組討論
課堂講授
個案研究(PBL)
啟發思考
|
口頭報告
（
平時
）
書面報告
（
期末
）
|
| 能針對工程問題有效辨識適當的解決方法 |
分組討論
啟發思考
個案研究(PBL)
|
口頭報告
（
平時
）
書面報告
（
期末
）
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| 指定用書 |
| 書名 |
人工智慧－現代方法(第三版)
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| 作者 |
歐崇明、時文中、陳 龍
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| 書局 |
全華
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| 年份 |
2018
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| 國際標準書號(ISBN) |
9789864639014
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| 版本 |
第三版
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請同學尊重智慧財產權，使用正版教科書，不得非法影印，以免觸犯智慧財產權相關法令
。 |
| 參考書籍 |
林大貴，TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用
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| 教學軟體 |
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| 課程規範 |
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