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1062學期 課程基本資料/Course Information

系所 / 年級
商應系碩  1年級
課號 / 班別
ES200001 / A
學分數
3學分
選 / 必修
選修
科目中文名稱
人工智慧
科目英文名稱
Artificial Intelligence
主要授課老師
曾憲雄
開課期間
一學年之下學期
人數上限
33 人
已選人數
7 人
課程種類
一般課
課程類別
系定
學程
所定選修
全英授課

起始週 / 結束週 / 上課地點 / 上課時間

第1週 / 第18週 / 教室共用(看備註) / 星期4第7節
第1週 / 第18週 / 教室共用(看備註) / 星期4第8節
第1週 / 第18週 / 教室共用(看備註) / 星期4第9節

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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
1 資訊多媒體跨域研究的基本能力

.

.

2 解決資訊多媒體跨域問題的能力

.

.

3 行動商務與多媒體系統整合應用與專案管理的能力

.

.

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]:
     本課程從理性代理人的角度,全面闡述人工智慧領域的核心內容,並深入介紹各個主要的應用方向。
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]:
     學生能熟稔運用人工智慧概念於資訊應用的開發
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]:
     引發學生對瞭解人工智慧內涵的興趣,進而培養學生追求自我突破、終身學習,以因應資訊技術日新月異的需求
三、符合教學目標之課程內容設計
人工智慧所涵蓋的內容通常有以下幾大部分:第一部分為淺談人工智慧所圍繞的智慧型代理人─即能夠決定要做什麼且能夠執行相應行動的系統;第二部分探討解決問題的方法─即討論當解決一件事情需要提前思考若干步驟時,如何決定要做什麼;第三部分為知識與邏輯推理─如何表示有關世界的知識以及如何使用這些知識進行邏輯推理;第四部分討論不確定性;第五部分為機器學習,探討為決策模式產生所需知識的方法。
四、先修科目
(Pre Course)
  無

第二部分/Part II

一、多元教學方法
(Teaching Method)
 由學生自訂學習目標與抱負水準  案例或故事討論  講述
 學生課後書面報告  小組討論  學生上台報告  腦力激盪
 學生實作  角色演練  習題練習  影片欣賞與討論
 採訪  e化教學  審議式民主  觀察與資料收集
 一分鐘回饋  磨課師課程  翻轉教學  其他
 企業參訪  與課程有關之實務學習  見習  實習
 協同教學  服務學習課程  其他系課程委員會核定之實務學習項目  以「技能導向」的教學設計
 以「病人為中心」的教學設計  問題導向教學法  設計導向教學法  專題導向教學法
 總結性教學法
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.學生課後書面報告
4.學生上台報告
5.學生實作
6.影片欣賞與討論
7.一分鐘回饋
8.與課程有關之實務學習
三、參考書目 (Reference)
[符合教學目標之參考書目]
中文參考書目 1. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Stuart Russell and Peter Norvig, 3rd Edition.

2. Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville, MIT Press. http://www.deeplearningbook.org
英文參考書目 1. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Stuart Russell and Peter Norvig, 3rd Edition.

2. Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville, MIT Press. http://www.deeplearningbook.org
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)
2018/3/1 Introduction (緒論)
Introduction
曾憲雄     
2018/3/8 人工智慧與深度學習
Artificial Intelligence and Deep Learning
曾憲雄     
2018/3/15 Decision Trees with Applications (決策樹及其應用) Part I
Decision Trees with Applications Part I
曾憲雄     
2018/3/22 Decision Trees with Applications (決策樹及其應用) Part II
Decision Trees with Applications Part II
曾憲雄     
2018/3/29 Version Spaces (版本空間)
Version Spaces
曾憲雄     
2018/4/5 Statistical Learning Methods (統計式機器學習)
Statistical Learning Methods
曾憲雄     
2018/4/12 Instance-Based Learning & Neural Networks (案例學習與類神經網路)
Instance-Based Learning & Neural Networks
曾憲雄     
2018/4/19 Natural Language Processing and Its Applications (自然語言處理)
Natural Language Processing and Its Applications
曾憲雄     
2018/4/26 期中評量
Midterm
曾憲雄     
2018/5/3 Solving Problems by Searching (用搜尋法解題)
Solving Problems by Searching
曾憲雄     
2018/5/10 Informed Search (有接收資訊的搜尋和探索)
Informed Search
曾憲雄     
2018/5/17 Adversarial Search (對抗搜尋)
Adversarial Search
曾憲雄     
2018/5/24 Constraint Satisfaction Problem (限制滿足問題)
Constraint Satisfaction Problem
曾憲雄     
2018/5/31 Propositional Logic (命題邏輯)
Propositional Logic
曾憲雄     
2018/6/7 First-Order Logic (一階邏輯)
First-Order Logic
曾憲雄     
2018/6/14 Uncertainty and Probabilistic Reasoning (不確定性與機率推理)
Uncertainty and Probabilistic Reasoning
曾憲雄     
2018/6/21 Making Decisions (制定決策)
Making Decisions
曾憲雄     
2018/6/28 期末評量
Final
曾憲雄     
五、多元評量方法
(Evaluation)
[所勾選評量方法之評分加總為100分]
評量方式 分數 評量方式 分數
 實作測驗   0  期中筆試  40
 隨堂筆試測驗   0  期末筆試  20
 小組作業   0  期中報告   0
 服務日誌   0  期末報告   0
 口試   0  專題報告  20
 個人上台報告   0  實作作品與反思   0
 小組上台報告   0  前後測比較進步與成長   0
 出席狀況   0  課堂參與與表現  20
 心得與反思報告   0  其他   0
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.期中筆試
2.期末筆試
3.專題報告
4.課堂參與與表現
七、講義位址(http://)
http://moodle.asia.edu.tw/dlcmoodle/