1111學期 課程基本資料/Course Information
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系所 / 年級 |
管理學院EMI 1年級 |
課號 / 班別 |
XFU00004 / A |
學分數 |
3學分 |
選 / 必修 |
必修 |
科目中文名稱 |
AI人工智慧管理 |
科目英文名稱 |
Artificial Intelligence and Management |
主要授課老師 |
高立學 |
開課期間 |
一學年之上學期 |
人數上限 |
150 人 |
已選人數 |
151 人 |
課程種類 |
一般課 |
課程類別 |
系定 |
學程 |
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全英授課 |
是 |
起始週 / 結束週 / 上課地點 / 上課時間
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第1週 / 第18週 / M314 / 星期1第5節
第1週 / 第18週 / M314 / 星期1第6節
第1週 / 第18週 / M314 / 星期1第N節
請各位同學遵守智慧財產權觀念;請勿非法影印。
Please observe Intellectual Property Rights (IPR), not to make illegal copies.
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教學綱要/syllabus |
第一部分/Part I(※依課程委員會審議之內容決議填入) |
一、教學目標所要達成之能力培養項目: [依據課程委員會審議通過之課程與基本素養/核心能力關聯表填寫] |
Item |
基本素養/核心能力 Core Literacy/Core Competencies |
相關性 Relevance |
高度相關 |
中度相關 |
SDGs Item |
SDGs目標 SDGs goal |
SDGs描述 SDGs description |
無相關項目 No related items |
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二、教學目標 (Objective) |
1.認知面:[使學生理解、應用、分析、綜合、比較、推論、評估本課程之理論與概念]:
「人工智慧與管理」是為了培養懂AI的領域專家,而非AI工程師,重心放在AI的概念介紹、發展趨勢、應用實例;並透過專案讓同學發想AI在自己領域的可能應用。
2.技能面[使學生能獲得運用與實做本課程理論與概念之技巧]:
1. 讓同學了解AI發展趨勢
2. 讓同學了解AI的可應用議題
3. 培養同學對數據與科技的敏感度
3.情意面[能引發學生對本課程之興趣,激發學生學習動機,增加觸類旁通與自主學習]:
透過PBL教學,讓同學對自己有興趣的議題參與。
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三、符合教學目標之課程內容設計 |
1. 強調AI的概念介紹、發展趨勢、應用實例,非技術。
2. PBL去結合各系特色,讓同學發揮所長。
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四、先修科目 (Pre Course) |
修過管理學、統計學佳 |
第二部分/Part II |
一、多元教學方法 (Teaching Method) |
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二、多元教學方法與教育目標的連結 |
您所勾選之教學方法與何種基本素養/核心能力有關? |
1.案例或故事討論 | 2.講述 | 3.小組討論 | 4.學生上台報告 | 5.學生實作 | 6.習題練習 | 7.協同教學 | 8.問題導向教學法 | 9.同步和非同步設計 | 10.同儕合作專題學習 | 11.同儕回饋 | 12.同儕亙評 | 13.小組報告 | 14.課堂末回饋(學生回饋學習心得和疑問) | 15.學生線上學習歷程分析 |
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三、參考書目 (Reference) [符合教學目標之參考書目] |
中文參考書目 |
一、理論教科書(分組選購) 1.人工智慧在台灣,陳昇瑋,2019,天下雜誌(332元)。 2.人工智慧導論,鴻海教育基金會,2019,全華圖書(約300元)。 二、實作教科書(分組選購) 3. 用Google玩人工智慧實驗,張原禎,2019,台科大圖書(253元)。 4. 程小奔Codey Rocky的mBlock 5積木程式趣體驗,王麗君,台科大圖書。 5. 學SCRATCH(mBlock5)程式設計,使用Halocode光環板,台科大圖書。 |
英文參考書目 |
Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition). By Stuart Russell and Peter Norvig. Pearson, 2020. ISBN 978-0134610993. |
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四、教學進度 (Syllabi) [符合教學目標之教學進度] |
教學進度與何種基本素養/核心能力有關?
日期 (Date) |
授課內容 (Course Contents) |
授課教師 (Teacher) |
授課方式 (Teaching methods) |
教學活動 |
授課時數 |
教材講述 |
課後作業 |
議題討論 |
線上測驗 |
合作學習 |
其他 |
面授(A) |
同步(B) |
非同步 |
放假或補課 |
2022/9/12 |
課程介紹
補充:統計、資料挖礦、大數據到人工智慧 Introduction |
高立學 高立學 |
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2022/9/19 |
CH1人工智慧的發展
案例:Amazon Go、人工手臂泡咖啡、酒吧檯、旅館櫃檯、飛機場check in、過海關 CH1 Development of AI |
高立學 高立學 |
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2022/9/26 |
CH2 機器學習是什麼?
案例:自駕車-特斯拉、NVidia、Google car、茶葉分類 CH2 What is learning machine? |
高立學 高立學 |
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2022/10/3 |
CH3 人工智慧的誤解與迷思
專題活動:進行分組 CH3 Misunderstanding of AI |
高立學 高立學 |
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2022/10/10 |
CH4 人工智慧發展的三個面向
案例:智慧製造、機票訂票系統 CH4 3 Dimension of AI development |
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2022/10/17 |
CH5 產業人工智慧化經驗談
案例:智慧零售、智慧行程規劃、智慧運輸 CH5 Sharing Experience of industrial AI application |
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2022/10/24 |
台灣AI公司in行銷(SkyREC、網路溫度計、智慧旅遊、智慧休閒活動)
專題活動:繳交主題&構想回饋 Taiwanese AI companies in Marketing |
高立學 |
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2022/10/31 |
CH6 產業人工智慧化的挑戰與建議和倫理考量
案例:智慧金融、區塊鏈與虛擬貨幣、精準旅遊餐旅行銷 CH6 challenges and suggestion of industrial AI |
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2022/11/7 |
期中提案報告(本系相關性30%、創新性20%、完整性20%、可行性20%、台風10%) Proposal |
高立學 高立學 |
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2022/11/14 |
系上特色介紹:AI在電腦審計上的發展與應用
操作:ACL人工智慧版介紹及體驗、運動數據智慧分析
AI Auditing |
高立學 高立學 |
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2022/11/21 |
系上特色介紹:資料科學與智慧稽核介紹、體驗經濟部落格回饋分析、休憩前瞻分析
操作:Google A.I. Experiments 介紹與實作、文本分析 (leisure and sport analytics) Google A.I. Experiments |
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2022/11/28 |
PBL: 1.腦力激盪 2.Halocode光環板介紹
專題進度:Halocode生活應用討論 或3.文本爬蟲 Halocode |
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2022/12/5 |
PBL: 2.微電影拍攝主題 2.問題定義
專題進度:確認問題與劇本討論 Micro Movie |
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2022/12/12 |
PBL: AI應用過程的問題收集與整理
專題進度:光環板實作練習及微電影拍攝討論 或取得文本 PBL: Halocode and Micromovie |
高立學 |
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2022/12/19 |
PBL: 各組簡報學習過程及綜合討論
專題進度:微電影劇情簡報 或文本分析及解讀 PBL: discussion |
高立學 高立學 |
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2022/12/26 |
PBL: 微電影海報確認
專題進度:完成微電影及海報基本構想 或文本分析及主題焦點說明 PBL: Assurance of Micro movie |
高立學 高立學 |
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2023/1/2 |
PBL: 管理學院聯合期末展(系相關性30%、完整性30%、技術性20%、海報視覺20%)
※ 建議採交互評分,不評自己班 (待討論)
PBL: UNION EXHIBITION |
高立學 高立學 |
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2023/1/9 |
專題進度:分組上台報告繳交完整報告(含心得) PBL: RE-THING & SHARING |
高立學 高立學 |
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五、多元評量方法 (Evaluation) [所勾選評量方法之評分加總為100分] |
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六、多元評量方法與教育目標的連結 |
您所勾選之評量方法與何種基本素養/核心能力有關? |
1.期中報告 |
2.專題報告 |
3.出席狀況 |
4.課堂參與與表現 |
5.心得與反思報告 |
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七、講義位址(http://) |
https://tronclass.asia.edu.tw/ |
八、遠距教學 Distance Learning |
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