課程代碼 |
20D19101
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課程中文名稱 |
智慧型系統學
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課程英文名稱 |
Intelligent Systems
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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 |
電機陸生研修班,四技控晶四甲,四技控晶四乙
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任課教師 |
趙春棠
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上課教室(時間) |
週二
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第6節
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(P303)
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週二
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第7節
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(P303)
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週二
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第8節
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(P303)
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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 |
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。
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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 |
1
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瞭解應用領域
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1 工程知識
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2
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學習智慧型系統的實現方式與相關開發工具
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3 實務技能
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3
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學習如何將創意整合於智慧型系統的設計
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4 系統整合
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4
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學習如何整合系統的應用
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5 計畫評估
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5
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學習如何為不同的工作需求來設計系統
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8 適應社會
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6
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學習如何為不同的工作需求來設計系統
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2 設計實驗
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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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10% |
35% |
25% |
10% |
0% |
5% |
5% |
10% |
0% |
0% |
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系指標 |
1 |
3 |
5 |
2 |
4 |
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7 |
6 |
8 |
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工程知識 |
實務技能 |
計畫評估 |
設計實驗 |
系統整合 |
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終身學習 |
解決問題 |
適應社會 |
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10% |
15% |
20% |
25% |
10% |
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5% |
5% |
10% |
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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
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英/日文課程大綱 |
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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
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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 |
瞭解應用領域 |
課堂講授
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筆試
(
平時
)
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學習智慧型系統的實現方式與相關開發工具 |
課堂講授
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筆試
(
期中
)
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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
)
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學習如何整合系統的應用 |
課堂講授
|
筆試
(
期中
)
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學習如何為不同的工作需求來設計系統 |
課堂講授
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口頭報告
(
期末
)
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學習如何為不同的工作需求來設計系統 |
課堂講授
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口頭報告
(
期末
)
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指定用書 |
書名 |
Artificial Intelligence -- A guide to intelligent systems
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作者 |
Michael Negnevitsky
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書局 |
Addison Wesley
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年份 |
2004
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國際標準書號(ISBN) |
0321204662
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版本 |
2
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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
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參考書籍 |
Russell & Norvig, Artificial intelligence -- A modern approach, Prentice Hall, 2nd ed., 2003, 東華書局代理.
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教學軟體 |
Matlab
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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。
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