教學大綱表
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課程名稱 (中文) AI實務專題
(英文)
開課單位 資訊工程學系
課程代碼 I4210
授課教師 謝禎冏 謝尚琳
學分數 2.0 必/選修 選修 開課年級 大四
先修科目或先備能力:深度神經網路實驗、人工智慧
課程概述與目標: 本課程為AI學程的總整課程,先說明AI技術應用於資料探勘、自然語言、電腦視覺、影像合成等領域的實務範例。接著本課程將引領學生設計專案題目,將學習到的AI理論應用到日常生活或產業自動化方面,開發具有應用價值之AI系統,並透過課堂討論與分享確認其價值,逐步實做出此期末專案,以展現學生創造力。學習目標:1. AI開發工具。2. AI實務範例 3. AI專案設計與實作 4. 專案管理與協作 5. 期末專題展示。
教科書 Python 技術者們,實踐! (施威銘研究室)
參考教材 IEEE/ACM等相關國際期刊或會議論文、OpenCV/Keras 等開放平台。
課程大綱 學生學習目標 單元學習活動 學習成效評量 備註
單元主題 內容綱要
1 1. Course requirement Develop AI projects in teams (<=8 groups) Learning in teams  
2 2. AI SDK/platform Python on Anaconda + Jupyter + Keras Using tools to develop AI related projects
  • 講授
  • 上機實習
  •  
    3 3. Tools and libraries Numpy, Pandas, Scikit Learn how to use these packages and understand the syntax
  • 講授
  • 上機實習
  •  
    4 4. Process of an AI project Mnist/Cifar-10/Hand gesture recognition Learn the life cycle of AI development
  • 實作
  • 上機實習
  •  
    5 5. Collection of data (AIdea) https://aidea-web.tw/ Learn how to get the dataset
  • 講授
  • 上機實習
  •  
    6 6. Understanding the problem or invited speech Group discussion or invited speech Know what kind of development in industry
  • 講授
  • 上機實習
  •  
    7 7. Web Crawler + Multi-thread Data collection – image as an example Know how to get data from internet
  • 講授
  • 上機實習
  •  
    8 8. Fake news classifier Practice I Do a sample project by oneself.
  • 講授
  • 上機實習
  •  
    9 9. Mid-term report Project proposal(Motivation, related works, and proposed method) Midterm
  • 心得發表
  • 閱讀討論
  • 期中考
  •  
    10 10. Bit coin best selling point Practice II Learn how to develop a project
  • 講授
  • 上機實習
  •  
    11 11. Traffic sign classification Practice III Learn how to develop a project
  • 講授
  • 上機實習
  •  
    12 12. Intrusion detection Practice IV Learn how to develop different AI projects
  • 講授
  • 上機實習
  •  
    13 13. Invited speech I (徐紹鐘) AI related topics I Know what AI application is being used in industry
  • 講授
  •  
    14 14. Invited speech II (何文楨) AI related topics II AI researches in industry
  • 講授
  •  
    15 15. Students report by group Data Collection Collect their own dataset
  • 實作
  •  
    16 16. Students report by group AI models and training results Train their own model
  • 實作
  •  
    17 17. Students report by group System integration Build a complete project
  • 實作
  •  
    18 18. Final report by group Demo videos & final reports Final
  • 心得發表
  • 期末考
  •  

    教學要點概述:
    教材編選: ■ 自編教材 ■ 教科書作者提供
    評量方法: :40%   期中考:30%   期末考:30%  
    教學資源: ■ 教材電子檔 ■ 課程網站
    課程網站:網路大學
    扣考規定:http://eboard.ttu.edu.tw/ttuwebpost/showcontent-news.php?id=504