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1111學期 課程基本資料/Course Information

系所 / 年級
管院雙聯  2年級
課號 / 班別
XEU00012 / A
學分數
3學分
選 / 必修
必修
科目中文名稱
AI人工智慧與管理
科目英文名稱
主要授課老師
鄭琇云
開課期間
一學年之上學期
人數上限
60 人
已選人數
14 人
課程種類
一般課
課程類別
系定
學程
全英授課

起始週 / 結束週 / 上課地點 / 上課時間

第1週 / 第18週 / HB88 / 星期4第5節
第1週 / 第18週 / HB88 / 星期4第6節
第1週 / 第18週 / HB88 / 星期4第7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

SDGs Item SDGs目標
SDGs goal
SDGs描述
SDGs description
無相關項目
No related items
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]:
     1.老師自行設計數位教材,並上傳至老師專業教學網站。 2.透過PBL教學,讓同學對自己有興趣的議題參與。
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。
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)
 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  同步和非同步設計  整體課程鷹架設計  問題導向設計
 主題或個案討論  數位説故事  引導學生有效學習策略(如,WSQ, WPAQ, SQ3R)  群體決策(線上投票)
 同儕合作專題學習  同儕回饋  同儕亙評  同儕出題
 同儕師徒制(高分和低分一組)  同儕透過網路協作共同完成作業或專題  小組報告  小組競賽
 課堂中每段落實施簡易小測驗  學生訂正學習策略  學生學習行為增強措施  課堂末回饋(學生回饋學習心得和疑問)
 學生線上學習歷程分析  線上搶答
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.講述
2.小組討論
3.學生上台報告
4.學生實作
5.問題導向教學法
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.人工智慧導論,鴻海教育基金會,2019,全華圖書。
二、實作教科書(分組選購)
2. 用Google玩人工智慧實驗,張原禎,2019,台科大圖書(253元)。
英文參考書目 1. Theoretical textbooks (selected in groups)
1. Introduction to Artificial Intelligence, Hon Hai Education Foundation, 2019, Quanhua Books.
2. Textbooks for practice (selected in groups)
2. Using Google to play artificial intelligence experiments, Zhang Yuanzhen, 2019, National Taiwan University of Science and Technology Books.
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)
2022/9/15 課程介紹 補充:統計、資料挖礦、大數據到人工智慧
Introduction
鄭琇云     
2022/9/22 CH1人工智慧的發展 數位學習資源:案例:Amazon Go 營運智慧基本知識
CH1 Development of AI
鄭琇云     
2022/9/29 CH2 機器學習是什麼? 數位學習資源:案例:自駕車-特斯拉、NVidia、Google car 議題討論:線上討論 專題活動:進行分組,最多不超過10組
CH2 What is learning machine? examples: NVidia, Google car
鄭琇云     
2022/10/6 CH3 人工智慧的誤解與迷思 專題活動:AI的誤解對產業的影響討論
CH3 Misunderstanding of AI
鄭琇云     
2022/10/13 CH4 人工智慧發展的三個面向 數位學習資源:案例:智慧製造 專題活動:AI發展與對我國傳產的影響討論
CH4 3 Dimension of AI development
鄭琇云     
2022/10/20 CH5 產業人工智慧化經驗談 數位學習資源:案例:智慧零售 專題活動:現階段我國智慧零售可行性的討論
CH5 Sharing Experience of industrial AI application
鄭琇云     
2022/10/27 人工智慧與管理應用
Artificial intelligence and management applications
鄭琇云     
2022/11/3 CH6 產業人工智慧化的挑戰與建議 數位學習資源:案例:智慧金融、區塊鏈與虛擬貨幣 專題活動:請各組討論AI的挑戰有些?
CH6 challenges and suggestion of industrial AI
鄭琇云     
2022/11/10 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%) 期中報告於群組線上舉行,並上傳教學平台。
Proposal
鄭琇云     
2022/11/17 系上特色介紹:智慧零售與行銷
Department feature introduction: Smart retail and marketing
鄭琇云     
2022/11/24 系上特色介紹:網路輿輪分析
Department feature introduction: network analysis
鄭琇云     
2022/12/1 PBL課程主題: Teachable Machine教學-圖像辨識
Teachable Machine Teaching - Image Recognition
鄭琇云     
2022/12/8 PBL課程主題: Teachable Machine教學-語音辨識
Teachable Machine Teaching - Speech Recognition
鄭琇云     
2022/12/15 PBL課程主題: Teachable Machine教學-影像辨識
Teachable Machine Teaching - Video Recognition
鄭琇云     
2022/12/22 PBL課程主題:APP教學-1
PBL:APP Teaching-1
鄭琇云     
2022/12/29 PBL課程主題: APP教學-2
PBL:APP Teaching-2
鄭琇云     
2023/1/5 專題進度:分組上台報告繳交完整報告(含心得)
PBL: RE-THING & SHARING
鄭琇云     
2023/1/12 PBL: 管理學院聯合期末展
PBL: UNION EXHIBITION
鄭琇云     
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   0  期中報告  30
 服務日誌   0  期末報告   0
 口試   0  專題報告  40
 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  10  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.期中報告
2.專題報告
3.出席狀況
4.課堂參與與表現
七、講義位址(http://)