教學大綱表
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課程名稱 (中文) 人工智慧
(英文) Artificial Intelligence
開課單位 資訊工程學系
課程代碼 I4810
授課教師 葉慶隆
學分數 3.0 必/選修 選修 開課年級 大四
先修科目或先備能力:基本程式設計、基礎數學
課程概述與目標:人工智慧一直以來都是電腦科學裡最複雜的領域之一,學生需要相當紮實的資訊及數學基礎,才能學好這門課。這門課將針對只具備基本程式設計能力,及基礎數學的學生,引領學生認識人工智慧中重要的領域。課程內容涵蓋知識系統、代理人架構、計算智慧(Computational Intelligence)等主題,此外也探討人工智慧在目前重要領域如物聯網、及開放資料的應用。
上課方式除了部分教師講授解說外,其餘各週均採學生專題報告(一至二人)、討論,與教師提問及補充說明方式進行。
課程主要是以學生分組對各主題做簡報,輔以業界專家演講,最後分配1/3學期的時間讓學生分組參與專案撰寫及報告。
教科書 李聯旺、廖珗洲、謝政勳:人工智慧:智慧型系統導論(第三版) 全華:翻譯本,2012
參考教材 Michael Negnevitsky, ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A GUIDE TO INTELLIGENT SYSTEMS, 3rd ed. Pearson Education Canada 2012.
歐崇明、時文中、陳 龍 :人工智慧:現代方法(第三版) 全華:翻譯本,2011
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 課程入門及導論 課程介紹與人工智慧導言,本課程各主題介紹。
智慧型機器概述
人工智慧發展歷史
上課方式說明:學生分組針對各主題做專題報告(一至二人)、討論,教師提問及補充說明方式進行。
了解課程進行方式,如何做好簡報。
認識人工智慧基本概念及各主題
了解智慧型機器
認識人工智慧歷史
  • 討論
  • 講授
  •  
    2 物聯網與人工智慧 物聯網基礎與架構
    物聯網事例與實務探討
    物聯網與知識系統
    了解物聯網基礎與架構
    學習物聯網事例並參與實務探討
    學習物聯網與知識系統之關連,並能學以致用
  • 討論
  • 演講
  • 報告
  •  
    3 基於規則的專家系統 知識表達
    專家系統研發隊伍
    基於規則的專家系統結構及基本性能
    前向連結和後向連結的推理技術
    實例
    衝突的解決方案
    基於規則的專家系統的優缺點
    了解以下內容
    知識表達
    專家系統研發隊伍
    基於規則的專家系統結構及基本性能
    前向連結和後向連結的推理技術
    實例
    衝突的解決方案
    基於規則的專家系統的優缺點
  • 討論
  • 講授
  • 演講
  • 報告
  •  
    4 基於規則的專家系統的不確定性管理 不確定性簡介
    基本機率論、貝氏推理、貝氏證據累積、貝氏方法的偏差
    確定因數理論和證據推理及應用
    貝氏推理和確定因數的比較
    學習並了解以下內容
    不確定性簡介
    基本機率論、貝氏推理、貝氏證據累積、貝氏方法的偏差
    確定因數理論和證據推理及應用
    貝氏推理和確定因數的比較
  • 討論
  • 講授
  • 演講
  • 報告
  •  
    5 模糊專家系統 模糊集
    語言變數和模糊限制語
    模糊集的操作
    模糊規則
    模糊推理
    建立模糊專家系統
    學習並了解以下模糊理論及技術
    模糊集
    語言變數和模糊限制語
    模糊集的操作
    模糊規則
    模糊推理
    建立模糊專家系統
  • 討論
  • 講授
  • 演講
  • 報告
  •  
    6 基於框架的專家系統 框架簡介
    框架知識表達技術
    基於框架系統中的繼承
    方法和守護程式
    框架和規則的互動
    基於框架的專家系統實例:BuySmart
    學習並了解以下框架專家系統方法及技術應用
    框架簡介
    框架知識表達技術
    基於框架系統中的繼承
    方法和守護程式
    框架和規則的互動
    基於框架的專家系統實例:BuySmart
  • 討論
  • 講授
  • 演講
  • 報告
  •  
    7 人工神經網路 腦工作機制簡介
    計算神經元、感知器
    多層神經網路
    多層神經網路的加速學習
    Hopfield神經網路
    雙向相關記憶
    自組織神經網路
    學習並了解以下人工神經網路概念及其應用
    腦工作機制簡介
    計算神經元、感知器
    多層神經網路
    多層神經網路的加速學習
    Hopfield神經網路
    雙向相關記憶
    自組織神經網路
  • 討論
  • 講授
  • 演講
  • 報告
  •  
    8 演化計算 演化是智慧的嗎?
    模擬自然演化
    基因演算法
    基因演算法如何工作
    個案研究:用基因演算法來維護計畫
    演化策略
    遺傳程式設計
    學習並了解以下演化計算概念及應用
    演化是智慧的嗎?
    模擬自然演化
    基因演算法
    基因演算法如何工作
    個案研究:用基因演算法來維護計畫
    演化策略
    遺傳程式設計
  • 討論
  • 講授
  • 演講
  • 報告
  •  
    9 期中考週 期中考週 期中考週  
    10 混合智慧型系統 神經專家系統
    神經模糊系統
    ANFIS:自適應性神經模糊推理系統
    演化神經網路
    模糊演化系統
    學習並了解各種混合智慧型系統
    神經專家系統
    神經模糊系統
    ANFIS:自適應性神經模糊推理系統
    演化神經網路
    模糊演化系統
  • 實作
  • 講授
  • 演講
  • 報告
  •  
    11 知識工程 知識工程簡介
    專家系統可以解決的問題
    模糊專家系統可以解決的問題
    神經網路可以解決的問題
    基因演算法可以解決的問題
    混合智慧系統可以解決的問題
    知識工程簡介
    學習從問題導向建設各種知識系統工程,包括
    專家系統、模糊專家系統、神經網路、基因演算法、混合智慧系統
  • 討論
  • 講授
  • 演講
  • 報告
  •  
    12 資料探勘與知識發掘 什麼是資料探勘
    統計方法和資料視覺化
    主成份分析
    關聯資料庫及資料庫查詢
    資料倉儲和多維度資料分析
    決策樹
    關聯規則和購物籃分析
    資料探勘與知識發掘
  • 討論
  • 講授
  • 演講
  • 報告
  •  
    13 分散式人工智慧與「智慧型系統應用專案計劃說明」 分散式人工智慧與「智慧型系統應用專案計劃說明」 分散式人工智慧與「智慧型系統應用專案計劃說明」  
    14 專案計劃撰寫、輔導與諮詢 專案計劃撰寫、輔導與諮詢 專案計劃撰寫、輔導與諮詢
  • 討論
  • 實作
  • 講授
  • 專題
  •  
    15 專案計劃撰寫、輔導與諮詢 專案計劃撰寫、輔導與諮詢 專案計劃撰寫、輔導與諮詢
  • 討論
  • 實作
  • 講授
  • 專題
  •  
    16 專案計劃撰寫、輔導與諮詢 專案計劃撰寫、輔導與諮詢 專案計劃撰寫、輔導與諮詢
  • 討論
  • 實作
  • 講授
  • 專題
  •  
    17 專案計劃撰寫、輔導與諮詢 專案計劃撰寫、輔導與諮詢 專案計劃撰寫、輔導與諮詢
  • 討論
  • 實作
  • 講授
  • 專題
  •  
    18 專案報告繳交與討論 專案報告繳交與討論 專案報告繳交與討論
  • 討論
  • 實作
  • 講授
  • 專題
  •  

    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: 其他評量:10%   專題:50%   報告:40%  
    教學資源: □ 教材電子檔 ■ 課程網站
    課程網站:https://sites.google.com/view/ai2018-cse-ttu
    扣考規定:http://eboard.ttu.edu.tw/ttuwebpost/showcontent-news.php?id=504