N4830 教學大綱表

教學大綱表 (110學年度第1學期)

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課程名稱 Course Title	(中文) 計算智慧 (英文) Computational Intelligence			開課單位 Departments	資訊經營學系
				課程代碼 Course No.	N4830
授課教師 Instructor	陳建志
學分數 Credit	3.0	必/選修 core required/optional	選修	開課年級 Level	大三
先修科目或先備能力(Course Pre-requisites)：基本程式設計能力
課程概述與目標(Course Overview and Goals)：課程概述: 主要學習與實作基因演算法、粒子群最佳化演算法、差分最佳化演算法等計算智慧演算法，及其應用與軟體開發。目標：介紹與實作各種用於解決商業問題與管理決策之計算智慧模式及求解方法。
教科書(Textbook)	自編教材
參考教材(Reference)	1. Computational Intelligence: An Introduction, Second Edition. Andries P. Engelbrecht, editor. John Wiley & Sons, England, 2007 2. Introduction to Operations Research 10th Ed, Frederick S. Hillier, Gerald J. Lieberman, ISBN 978-0-07-352345-3 3. Genetic Algorithm, Gen, Wiley, 1997 4. Ant Colony Optimization, Dorigo, 2004, MIT Press

課程大綱 Syllabus			學生學習目標 Learning Objectives	單元學習活動 Learning Activities	學習成效評量 Evaluation	備註 Notes
序 No.	單元主題 Unit topic	內容綱要 Content summary	學生學習目標 Learning Objectives	單元學習活動 Learning Activities	學習成效評量 Evaluation	備註 Notes
1	Introduction	簡介課程大綱與計算智慧演算法	簡介課程大綱與計算智慧演算法
2	Optimization	Introduction to Linear Programming	Introduction to Linear Programming
3	Hill Climbing	Introduction to HC	Introduction to HC
4	Simulate Annealing	Introduction to SA	Introduction to SA
5	Genetic Algorithms	Introduction to GA	Introduction to GA
6	Travelling Salesman Problem and Genetic Algorithms	Introduction to TSP and Applying GA to TSP	Introduction to TSP and Applying GA to TSP
7	Data Clustering	Hierarchical Clustering Methods and Nonhierarchical Clustering Methods: K-means; MINITAB	Hierarchical Clustering Methods and Nonhierarchical Clustering Methods: K-means; MINITAB
8	期中考	期中考	期中考
9	Data Clustering	Introduction to Bi-clustering (CFP)	Introduction to Bi-clustering (CFP)
10	Swarm Intelligence and Particle Swarm Opitmization	Introduction to Swarm Intelligence and PSO	Introduction to Swarm Intelligence and PSO
11	Differential Evolution Optimization	Introduction to DE	Introduction to DE
12	Ant Colony Optimization	Introduction to ACO	Introduction to ACO
13	Neural Networks	Introduction to NN	Introduction to NN
14	Perceptron	Introduction to Perceptron	Introduction to Perceptron
15	Back Propagation Neural Network	Introduction to BP	Introduction to BP
16	期末報告	期末報告	期末報告
17	期末考	期末考	期末考

教學要點概述：
1.自編教材 Handout by Instructor：
□ 1-1.簡報 Slids
□ 1-2.影音教材 Videos
□ 1-3.教具 Teaching Aids
□ 1-4.教科書 Textbook
□ 1-5.其他 Other
□ 2.自編評量工具/量表 Educational Assessment
□ 3.教科書作者提供 Textbook

成績考核 Performance Evaluation：其他評量：20% 報告：40% 作業：40%

教學資源(Teaching Resources)：
□ 教材電子檔(Soft Copy of the Handout or the Textbook)
□ 課程網站(Website)
扣考規定：http://eboard.ttu.edu.tw/ttuwebpost/showcontent-news.php?id=504