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1042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
ES200023 / A
學分數
3學分
選 / 必修
選修
科目中文名稱
專家系統
科目英文名稱
Expert Systems
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
5 人
課程種類
一般課
課程類別
系定
學程
研究型課程
全英授課

起始週 / 結束週 / 上課地點 / 上課時間

第1週 / 第18週 / I433 / 星期4第7節
第1週 / 第18週 / I433 / 星期4第8節
第1週 / 第18週 / I433 / 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 研究的基本能力 tick

.

2 解決問題的能力 tick

.

3 行動商務與多媒體系統整合應用的能力 tick

.

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]:
     What is Expert Systems?
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]:
     The role Expert System plays in modern research.
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]:
     Be a designer and user of an intelligent system.
三、符合教學目標之課程內容設計
Overview Introduction to knowledge-based intelligent systems Rule-based expert systems Uncertainty management in rule-based expert systems Fuzzy expert systems Frame-based expert systems Artificial neural networks Evolutionary computation Hybrid intelligent systems Knowledge engineering and data mining
四、先修科目
(Pre Course)
  NA

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? 123
1.由學生自訂學習目標與抱負水準
2.案例或故事討論
3.講述
4.學生課後書面報告
5.小組討論
6.學生上台報告
7.腦力激盪
8.學生實作
9.影片欣賞與討論
10.一分鐘回饋
三、參考書目 (Reference)
[符合教學目標之參考書目]
中文參考書目 Artificial Intelligence, A Guide to Intelligent Systems, Second Edition
Michael Negnevitsky
Addison Wesley, ISBN 0-321-20466-2
英文參考書目 Artificial Intelligence, A Guide to Intelligent Systems, Second Edition
Michael Negnevitsky
Addison Wesley, ISBN 0-321-20466-2
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? 123
2016/2/18 Overview
Overview
曾憲雄
2016/2/25 Introduction to knowledge-based intelligent systems
Introduction to knowledge-based intelligent systems
曾憲雄
2016/3/3 Rule-based expert systems (I)
Rule-based expert systems (I)
曾憲雄
2016/3/10 Rule-based expert systems (II)
Rule-based expert systems (II)
曾憲雄
2016/3/17 Uncertainty management in rule-based expert systems
Uncertainty management in rule-based expert systems
曾憲雄
2016/3/24 Fuzzy expert systems (I)
Fuzzy expert systems (I)
曾憲雄
2016/3/31 Fuzzy expert systems (II)
Fuzzy expert systems (II)
曾憲雄
2016/4/7 Midterm Review
Midterm Review
曾憲雄
2016/4/14 Midterm
Midterm
曾憲雄
2016/4/21 Frame-based expert systems (I)
Frame-based expert systems (I)
曾憲雄
2016/4/28 Frame-based expert systems (II)
Frame-based expert systems (II)
曾憲雄
2016/5/5 Artificial neural networks (I)
Artificial neural networks (I)
曾憲雄
2016/5/12 Artificial neural networks (II)
Artificial neural networks (II)
曾憲雄
2016/5/19 Evolutionary computation
Evolutionary computation
曾憲雄
2016/5/26 Hybrid intelligent systems
Hybrid intelligent systems
曾憲雄
2016/6/2 Knowledge engineering and data mining 曾憲雄
2016/6/9 Final Review
Final Review
曾憲雄
2016/6/16 Final
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   0
 隨堂筆試測驗   0  期末筆試   0
 小組作業  5  期中報告  30
 服務日誌   0  期末報告  40
 口試   0  專題報告   0
 個人上台報告  5  實作作品與反思   0
 小組上台報告  10  前後測比較進步與成長   0
 出席狀況  5  課堂參與與表現  5
 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? 123
1.小組作業
2.期中報告
3.期末報告
4.個人上台報告
5.小組上台報告
6.出席狀況
7.課堂參與與表現
七、講義位址(http://)