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南臺科技大學105學年度第2學期課程資訊
課程代碼 20D19101
課程中文名稱 智慧型系統學
課程英文名稱 Intelligent Systems
學分數 3.0
必選修 選修
開課班級 電機陸生研修班,四技控晶四甲,四技控晶四乙
任課教師 趙春棠
選課人數
上限60 人 目前已選人數46 人
上課教室(時間)
週二 第6節 (P303)
週二 第7節 (P303)
週二 第8節 (P303)
課程時數 3
實習時數 0
授課語言 1.華語
輔導考證 無
課程概述 建立學生於智慧型系統之基本理念、使學生熟習智慧型系統之相關技術及應用範疇、學習人工智慧集合觀念、自然語言處理及相關應用問題等專業知識、為將來有志從事人工智慧設計工作之學生奠定良好基礎。
課程目標 學習智慧型系統的基本理論,如模糊邏輯,類神經網路,以及基因演算法等。

先修科目或預備能力
課程學習目標與核心能力之對應
編號中文課程學習目標英文課程學習目標對應系指標
1 瞭解應用領域 1 工程知識
2 學習智慧型系統的實現方式與相關開發工具 3 實務技能
3 學習如何將創意整合於智慧型系統的設計 4 系統整合
4 學習如何整合系統的應用 5 計畫評估
5 學習如何為不同的工作需求來設計系統 8 適應社會
6 學習如何為不同的工作需求來設計系統 2 設計實驗
就業力培養目標
  校指標 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
  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
  10% 35% 25% 10% 0% 5% 5% 10% 0% 0%
  系指標 1 3 5 2 4 7 6 8
  工程知識 實務技能 計畫評估 設計實驗 系統整合 終身學習 解決問題 適應社會
  10% 15% 20% 25% 10% 5% 5% 10%
中文課程大綱 一、智慧型系統簡介
二、專家系統
三、模糊邏輯系統 (Fuzzy System)
四、類神經網路(Neural Network)
五、模糊-類神經系統(Neuro-fuzzy System)
六、遺傳基因演算法(Genetic Algorithm)
七、自然語言處理
八、智慧型系統之應用
英/日文課程大綱
課程進度表 Week 1~2 智慧型系統簡介

Week 3~4 專家系統

Week 5~6 模糊邏輯系統 (Fuzzy System)

Week 7~8 類神經網路(Neural Network)

Week 9 期中考

Week 10~12 模糊-類神經系統(Neuro-fuzzy System)

Week 13~15 遺傳基因演算法(Genetic Algorithm)

Week 16~17 智慧型系統之應用

Week 18 期末考
課程融入SDGs
期考調查
期中考(第9週)考試方式
期末考(第18週)考試方式
其他週考試考試週次與方式
教學方式與評量方式
課程學習目標教學方式評量方式
瞭解應用領域
課堂講授  
筆試 ( 平時 )
學習智慧型系統的實現方式與相關開發工具
課堂講授  
筆試 ( 期中 )
學習如何將創意整合於智慧型系統的設計
課堂講授  
筆試 ( 平時 )
學習如何整合系統的應用
課堂講授  
筆試 ( 期中 )
學習如何為不同的工作需求來設計系統
課堂講授  
口頭報告 ( 期末 )
學習如何為不同的工作需求來設計系統
課堂講授  
口頭報告 ( 期末 )
指定用書
書名 Artificial Intelligence -- A guide to intelligent systems
作者 Michael Negnevitsky
書局 Addison Wesley
年份 2004
國際標準書號(ISBN) 0321204662
版本 2
請同學遵守智慧財產權觀念,使用正版教科書,不得不法影印、下載及散布,以免觸犯智慧財產權相關法令 。
參考書籍 Russell & Norvig, Artificial intelligence -- A modern approach, Prentice Hall, 2nd ed., 2003, 東華書局代理.
教學軟體 Matlab
課程規範 1. 修課同學一定要有教科書(不得影印,可使用二手書,可買中譯本),否則請勿修此課程。 [經濟困難等因素,事先向老師說明者,不在此限]

2. 歡迎有心向學的同學,一起選修研討。