國立中山大學108學年度第2學期人工智慧概論課程大綱

國立中山大學 108學年度第2學期課程教學大綱

National Sun Yat-sen University 108Academic year Course syllabus

中文名稱
Course name(Chinese)

人工智慧概論

課號
Course Code

GEAE2429

英文名稱
Course name(English)

INTRODUCTION TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE

課程類別
Type of the course

講授類

必選修
Required/Selected

必修

系所
Dept./faculty

博雅向度四＜科技與社會＞

授課教師
Instructor

李偉柏康藝晃陳坤志黃英哲黃郁晴楊惠芳劉耿豪蔡崇煒

學分
Credit

因應嚴重特殊傳染性肺炎(武漢肺炎)，倘若後續需實施遠距授課，授課方式調整如下：

同步遠距【透過網路直播技術，同時進行線上教學，得採Microsoft Teams、Adobe connect等軟體進行】
同步遠距含錄影【透過網路直播技術，同時進行線上教學並同時錄影，課程內容可擇日再重播，得採Microsoft Teams、Adobe connect等軟體進行】
非同步遠距【課堂錄影或錄製數位教材放置網路供學生可非同時進行線上學習，得採EverCam、PPT簡報錄影、錄音方式進行】
實作類課程，經評估無法採遠距課程教學，後續復課後密集補課

★遠距教學軟體操作說明連結

因應嚴重特殊傳染性肺炎(武漢肺炎)，倘若後續需實施遠距授課，評分方式調整如下：

1.課堂參與：20%
2.作業及程式練習：50%
3.期末報告：30%

課程大綱 Course syllabus

本課程提供人工智慧基礎，課程編排一系列使用不同型態機器學習方法來建立資料模型，內容包含當代主流的資料模型基礎、機器學習基本方法、程式語言及設計、人工智慧相關硬體設備、智慧型系統應用、人工智慧與人文等議題

課程目標 Objectives

本課程是人工智慧入門課程，主要介紹人工智慧相關議題，期培養學生對人工智慧的基本認識，以及瞭解各種實務應用和相關程式語言的基礎設計與運用。

授課方式 Teaching methods

講授、練習

評分方式﹝評分標準及比例﹞Evaluation (Criteria and ratio)等第制單科成績對照表 letter grading reference

1.課堂參與：35%
2.作業及程式練習：35%
3.期末報告：30%

參考書/教科書/閱讀文獻 Reference book/ textbook/ documents
〔請遵守智慧財產權觀念，不可非法影印。教師所提供之教材供學生本人自修學習使用,不得散播及做為商業用途〕
No copies for intellectual property rights. Textbooks provided by the instructor used only for self-study, can not broadcast or commercial use

序號	作者	書名	出版社	出版年	出版地	ISBN#
No.	Auther	Title	Publisher	Year of publish	Publisher place	ISBN#
1	Bing Liu	Web Data Mining	Springer	2011		ISBN 978-3-642-19459-7
2	Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville	Deep Learning	The MIT Press	2016		ISBN:0262035618
3	斎藤康	Deep Learning：用Python進行深度學習的基礎理論實作	歐萊禮	2017		ISBN:9864764845
4	Andrew Trask	Grokking Deep Learning	Manning Publications	2019		ISBN:1617293709
5	Brian Christian，朱怡康譯	人性較量：我們憑什麼勝過人工智慧？	行路	2018	臺北
6	高橋透，黃郁婷譯	AI世代生存哲學大思考：人人都必須了解的「新AI學」	聯經	2019	臺北
7	N. Katherine Hayles，賴淑芳、李偉柏譯	後人類時代：虛擬身體的多重想像和建構	時報	2018	臺北
8	Scott Hartley，溫力秦譯	書呆與阿宅：理工科技力+人文洞察力為科技產業發掘市場需求，解決全球議題	寶鼎	2018	臺北
9	自編講義

彈性暨自主學習規劃 Alternative learning periods

本門課程是否有規劃實施學生彈性或自主學習內容（每1學分2小時）

Is any alternative learning periods planned for this course (with each credit corresponding to two hours of activity)?

否：教師需於「每週課程內容及預計進度」填寫18週課程進度（每1學分18小時之正課內容）。
No：The instructor will include an 18-week course plan in the weekly scheduled progress (each credit corresponds to 18 hours of instruction)

是：教師需於「每週課程內容及預計進度」填寫16週課程內容（每1學分16小時之正課內容），並於下列欄位填寫每1學分2小時學生彈性或自主學習內容。
Yes：The instructor will include a 16-week course plan in the weekly scheduled progress (each credit corresponds to 16 hours of instruction);the details of the planned alternative learning periods are provided below (each credit corresponds to two hours of activity).

學生彈性或自主學習活動 Alternative learning periods	勾選或填寫規劃內容 Place a check in the appropriate box or provide details	時數 Number of hours
學生分組實作及討論 Group work and discussion
參與課程相關作業、作品、實驗 Participation in course-related assignments, work, or experiments
參與校內外活動（研習營、工作坊、參訪）或競賽 Participation in on- or off-campus activities (e.g., seminars, workshops, and visits) or competitions
課外閱讀 Extracurricular reading
線上數位教材學習 Learning with online digital learning materials
其他（請填寫規劃內容） Other (please provide details)

每週課程內容及預計進度 Weekly scheduled progress

週次	日期	授課內容及主題
Week	Date	Content and topic
1	2020/02/27~2020/02/29	和平紀念日放假
2	2020/03/01~2020/03/07	巨量資料及機器學習基礎
3	2020/03/08~2020/03/14	巨量資料及機器學習基礎
4	2020/03/15~2020/03/21	電腦視覺
5	2020/03/22~2020/03/28	電腦視覺
6	2020/03/29~2020/04/04	民族掃墓節補假
7	2020/04/05~2020/04/11	文字及語言處理
8	2020/04/12~2020/04/18	文字及語言處理
9	2020/04/19~2020/04/25	文字及語言處理
10	2020/04/26~2020/05/02	深度學習
11	2020/05/03~2020/05/09	深度學習
12	2020/05/10~2020/05/16	南科機器人基地參訪
13	2020/05/17~2020/05/23	智慧養殖應用
14	2020/05/24~2020/05/30	AI硬體
15	2020/05/31~2020/06/06	AI硬體
16	2020/06/07~2020/06/13	AI與人文
17	2020/06/14~2020/06/20	AI與人文
18	2020/06/21~2020/06/24	期末研討

課業討論時間 Office hours

時段1 Time period 1:
時間 Time：星期二14:00-16:00
地點 Office/Laboratory：管4075-2
時段2 Time period 2：
時間 Time：星期四14:00-16:00
地點 Office/Laboratory：管4075-2

系所學生專業能力/全校學生基本素養與核心能力 basic disciplines and core capabilitics of the dcpartment and the university

系所學生專業能力/全校學生基本素養與核心能力
basic disciplines and core capabilities of the department and the university

課堂活動與評量方式
Class activities and evaluation

本課程欲培養之能力與素養 This course enables students to achieve.

紙筆考試或測驗 Test.

課堂討論︵含個案討論︶ Group discussion (case analysis).

個人書面報告、作業、作品、實驗 Indivisual paper report/ assignment/ work or experiment.

群組書面報告、作業、作品、實驗 Group paper report/ assignment/ work or experiment.

個人口頭報告 Indivisual oral presentation.

群組口頭報告 Group oral presentation.

課程規劃之校外參訪及實習 Off-campus visit and intership.

證照/檢定 License.

參與課程規劃之校內外活動及競賽 Participate in off-campus/ on-campus activities and competitions.

課外閱讀 Outside reading.

※全校學生基本素養與核心能力 Basic disciplines and core capabilities of the university

1.表達與溝通能力。 1. Articulation and communication skills

2.探究與批判思考能力。 2. Inquisitive and critical thinking abilities

3.終身學習能力。 3. Lifelong learning

4.倫理與社會責任。 4. Ethnics and social responsibility

5.美感品味。 5. Aesthetic appreciation

6.創造力。 6. Creativity

7.全球視野。 7. Global perspective

8.合作與領導能力。 8. Team work and leadership

9.山海胸襟與自然情懷。 9. Broad-mindedness and the embrace of nature　

本課程與SDGs相關項目：The course relates to SDGs items:

尚未建立SDGS資料

本課程校外實習資訊: This course is relevant to internship:

本課程無註記包含校外實習