1111學期 課程基本資料/Course Information
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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 |
Artificial Intelligent Management |
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 |
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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 / 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
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]：
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。
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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.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 |
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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)。
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| 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. |
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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) |
| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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
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鄭琇云 |
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| 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 |
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| 2022/10/27 |
人工智慧與管理應用
Artificial intelligence and management applications |
鄭琇云 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 2022/11/24 |
系上特色介紹：網路輿輪分析
Department feature introduction: network analysis |
鄭琇云 |
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| 2022/12/1 |
PBL課程主題: Teachable Machine教學-圖像辨識
Teachable Machine Teaching - Image Recognition |
鄭琇云 |
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| 2022/12/8 |
PBL課程主題: Teachable Machine教學-語音辨識
Teachable Machine Teaching - Speech Recognition |
鄭琇云 |
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| 2022/12/15 |
PBL課程主題: Teachable Machine教學-影像辨識
Teachable Machine Teaching - Video Recognition |
鄭琇云 |
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| 2022/12/22 |
PBL課程主題:APP教學-1
PBL：APP Teaching-1 |
鄭琇云 |
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| 2022/12/29 |
PBL課程主題: APP教學-2
PBL：APP Teaching-2 |
鄭琇云 |
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| 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 |
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| 2023/1/12 |
PBL: 管理學院聯合期末展
PBL: UNION EXHIBITION |
鄭琇云 |
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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 |
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七、講義位址(http://) |
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