| 課程代碼 |
G0N09L01
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| 課程中文名稱 |
人工智慧概論
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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 |
夜四技資工四甲
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| 任課教師 |
鄧瑞哲
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| 上課教室(時間) |
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週一
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第11節
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(C306)
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週一
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第12節
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(C306)
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|
週一
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第13節
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(C306)
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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
2.英語
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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 | 對應系指標 |
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1
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能解析人工智慧的演算法
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1 工程知識
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2
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能撰寫人工智慧專題的書面報告
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5 報告溝通
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3
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能用軟體製作人工智慧的程式
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3 實務能力
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4
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能接受人工智慧的英文專業術語
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9 外語能力
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| 就業力培養目標 |
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校指標 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
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專業知識 |
實務技能 |
資訊能力 |
整合創新 |
外語能力 |
熱誠抗壓 |
表達溝通 |
敬業合群 |
人文素養 |
服務關懷 |
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50% |
20% |
0% |
0% |
10% |
0% |
20% |
0% |
0% |
0% |
| |
系指標 |
1 |
3 |
2 |
4 |
9 |
6 |
5 |
7 |
10 |
8 |
| |
工程知識 |
實務能力 |
資訊能力 |
規劃整合 |
外語能力 |
辨識構思 |
報告溝通 |
管理合作 |
社會人文 |
職業倫理 |
| |
50% |
20% |
0% |
0% |
10% |
0% |
20% |
0% |
0% |
0% |
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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 |
1.Python入門
2.感知器
3.神經網路
4.神經網路的學習
5.誤差反向傳播法
6.與學習有關的技巧
7.卷積神經網路
8.深度學習
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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 |
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| 期末考(第18週)考試方式 |
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| 其他週考試考試週次與方式 |
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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 |
| 能解析人工智慧的演算法 |
課堂講授
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筆試
（
期中
）
筆試
（
期末
）
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| 能撰寫人工智慧專題的書面報告 |
分組討論
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書面報告
（
期末
）
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| 能用軟體製作人工智慧的程式 |
實作演練
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作業
（
平時
）
|
| 能接受人工智慧的英文專業術語 |
成果驗收
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自我評量
（
期末
）
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| 指定用書 |
| 書名 |
Deep Learning：用Python進行深度學習的基礎理論實作
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| 作者 |
(作)斎藤康毅 (譯)吳嘉芳
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| 書局 |
歐萊禮
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| 年份 |
2017
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| 國際標準書號(ISBN) |
9789864764846
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| 版本 |
初
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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 |
1. Giancarlo Zaccone. (譯)傅運文. 深度學習快速入門：使用TensorFlow, 博碩, 2017 ;
2. 林大貴. TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用, 博碩, 2017 ;
3. 才雲科技、鄭澤宇、顧思宇. 實戰Google深度學習技術：使用TensorFlow, 松崗, 2017 ;
4. 黃文堅、唐源. 實戰TensorFlow：Google深度學習系統, 碁峰, 2017 ;
5. 張重生. 深度學習：原理與應用實踐, 電子工業, 2016.
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| 教學軟體 |
1. Python ;
2. TensorFlow.
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| 課程規範 |
1.請準時上課。
2.課堂上禁止使用「影印版」教科書。
3.課堂及課後要多練習，不會要發問。
4.平時成績(50%)之基本參考：上課學習態度、出席率、作業、小考。
5.任何考試切勿作弊，違者以不及格計。
6.請遵守電腦教室規定：不得攜帶任何食物、飲料或水進入。
7.遵守上課秩序，請不要：任意進出教室、在教室睡覺、聊天、玩遊戲、看影片、看社群軟體。
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