| 課程名稱 |
(中文) 人工智慧 (英文) Artificial Intelligence |
開課單位 | 資訊經營學系 | ||
| 課程代碼 | N4810A | ||||
| 授課教師 | 廖文華 | ||||
| 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： | |||||
| 課程概述與目標：本課程是人工智慧技術應用之課程，將教導學生機器學習的人工智慧技術概念與其產業實務應用，同時欲使學生具備規劃並整合人工智慧技術於有價值應用的能力。主要的學習目標包含人工智慧現在的應用與優勢、圖像辨識的應用、視頻識別應用、語音識別應用、自然語言處理應用、知識發現應用、創作AI等，並實作人工智慧相關的演算法和應用。 | |||||
| 教科書 | 1. 張志勇、廖文華、石貴平、王勝石、游國忠， "人工智慧"，全華圖書，2020。 | ||||
| 參考教材 | 1. Bill Lubanovic, "Introducing Python: Modern Computing in Simple Packages", 2nd Ed., O'Reilly Media, 2019. 2. Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili, "Python Machine Learning," 3rd Ed., Packt Publishing, 2019. |
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| 課程大綱 | 學生學習目標 | 單元學習活動 | 學習成效評量 | 備註 | ||
| 週 | 單元主題 | 內容綱要 | ||||
| 1 | 人工智慧課程簡介 | 1. 課本、參考書簡介 2. 課程內容簡介 3. 評分標準 |
1. 課本、參考書簡介 2. 課程內容簡介 3. 評分標準 |
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| 2 | 人工智慧簡介 | 1 遍地開花的AI應用 2 人工智慧的發展 3 人工智慧@台灣 4 未來的AI生活 |
1 遍地開花的AI應用 2 人工智慧的發展 3 人工智慧@台灣 4 未來的AI生活 |
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| 3 | 建立實作環境 | 1. 安裝Anaconda 2. 建立Anaconda虛擬環境 3. 安裝Keras、TensorFlow |
1. 安裝Anaconda 2. 建立Anaconda虛擬環境 3. 安裝Keras、TensorFlow |
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| 4 | Python | 1. 建立基礎Python程式設計能力 2. 學會使用Python的資源套件 3. 瞭解Python 的物件導向 |
1. 建立基礎Python程式設計能力 2. 學會使用Python的資源套件 3. 瞭解Python 的物件導向 |
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| 5 | Numpy | 1. Arrays 2. Array indexing 3. Datatypes 4. Array math 5. Broadcasting |
1. Arrays 2. Array indexing 3. Datatypes 4. Array math 5. Broadcasting |
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| 6 | Matplotlib | 1. Plotting 2. Subplots 3. Images |
1. Plotting 2. Subplots 3. Images |
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| 7 | AI的應用 | 1. 影像處理 2. 自然語言處理 3. 邏輯推理 4. 推薦系統 5. 疾病預測與醫療 |
1. 影像處理 2. 自然語言處理 3. 邏輯推理 4. 推薦系統 5. 疾病預測與醫療 |
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| 8 | 機器學習簡介 | 1. 監督式學習 2. 非監督式學習 3. 半監督式學習 4. 強化學習 |
1. 監督式學習 2. 非監督式學習 3. 半監督式學習 4. 強化學習 |
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| 9 | 期中報告 | 期中報告 | 將期中所學的人工智慧的技術和應用，做一個主題式的整體性報告。 |
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| 10 | 監督式學習(一) | 1. 迴歸 2. 決策樹 3. 隨機森林 |
1. 迴歸 2. 決策樹 3. 隨機森林 |
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| 11 | 監督式學習(二) | 1. 支持向量機（SVM） 2. 單純貝氏分類器 3. K-最近鄰居（KNN） |
1. 支持向量機（SVM） 2. 單純貝氏分類器 3. K-最近鄰居（KNN） |
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| 12 | 非監督式學習–分群 | 1. K-平均分群（K-means） 2. DBSCAN分群 3. 階層式分群 |
1. K-平均分群（K-means） 2. DBSCAN分群 3. 階層式分群 |
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| 13 | 深度學習 | 1. 深度學習簡介 2. 卷積神經網路(Convolution Neural Network, CNN) 3. 類神經網路的學習方式 |
1. 深度學習簡介 2. 卷積神經網路(Convolution Neural Network, CNN) 3. 類神經網路的學習方式 |
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| 14 | 遞歸神經網路 | 1. 遞歸神經網路(Recurrent Neural Network, RNN) 2. 長短期神經網路(Long short-term memory, LSTM) 3. 自編碼網路(Autoencoder Network, AE) |
1. 遞歸神經網路(Recurrent Neural Network, RNN) 2. 長短期神經網路(Long short-term memory, LSTM) 3. 自編碼網路(Autoencoder Network, AE) |
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| 15 | 創作AI | 1. 生成對抗網路（GAN） 2. 條件式生成對抗網路 3. 循環式生成對抗網路 4. 相片生成 |
1. 生成對抗網路（GAN） 2. 條件式生成對抗網路 3. 循環式生成對抗網路 4. 相片生成 |
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| 16 | 電腦視覺 | 1. 電腦視覺簡介 2. OpenCV 3. OpenPose 4. YOLO |
1. 電腦視覺簡介 2. OpenCV 3. OpenPose 4. YOLO |
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| 17 | 自然語言處理 | 1. 自然語言處理簡介 2. Wrod2vector 3. 問答系統 |
1. 自然語言處理簡介 2. Wrod2vector 3. 問答系統 |
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| 18 | 期末報告 | 期末報告 | 學生的專題成果報告 |
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教學要點概述： |
| 核心能力 | 期末考 | 報告 | 平時考 | 作業 | ||
| 核心能力一 | 企業經營知識 | 2/10 | 2 | 2 | 2 | 2 |
| 核心能力二 | 分析思考能力 | 3/10 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 核心能力三 | 協調合作技巧 | 1/10 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 核心能力四 | 資訊通訊技術 | 3/10 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 核心能力五 | 系統發展方法 | 1/10 | 1 | 1 | 1 | 1 |