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  佛光大學
Fo Guang University
教學計畫表 Syllabus
 
 
課程中文名稱
 Course Name in Chinese
人工智慧專題  
Course Code
CS5R1A1
課程英文名稱
Course Name in English
Topics in Artificial Intelligence 學年/學期
Academic Yeas/Semester
107 /2
開課單位/學門別
Course Offering
Department/
Academic Discipline
資訊應用學系碩士在職專班 學制別
Degree
碩士在職專班

Credits
 3     每週授課時數
Weekly Hours of
 Instruction
 3    修別
Type
選修 Elective
/學門別
Program
學系專業選修Specialized Elective
課程分流
學術型
課程屬性
Curriculum attribute
■一般課程
授課教師
Instructor
吳英銓 聯絡方式
icwu@mail.fgu.edu.tw
03-9871000 # 23216
上課時間/地點
Time of Class/Location of Class
六.7,8,9(U227)
先修課程
Prerequisites
課號: CS102 課程名稱: 計算機概論

課號: CS10F 課程名稱: 程式設計

課號: CS30H 課程名稱: 人工智慧概論

課程描述(若為實務型課程需含搭配產業界或非營利組織需求之說明)
Course Description
 
本課程為人工智慧/智慧型資訊應用領域的進階課程,在修課同學已具備「專家系統」、「決策支援系統」、「類神經網路」、「資料探勘」等的基本技術和方法後,更進一步地對人工智慧相關之進階議題深入探討。本學期課程內容包括有: 「專家系統/推薦系統之進階開發」、「軟式計算
」、「仿生式演算法於資料探勘之應用」、與「人工智慧之新技術和創新應用」等四項主要議題。課程的目標主要在於培養資訊應用系碩士班及大學部高年級學生持續學習人工智慧進階知識的正確觀念和方法,並以「做中學,學中作」的方式指導修課學生具備從事人工智慧/智慧型資訊應用相關專題研究和實作的能力。
 
課程目標
(若為實務型課程請具體描述該課程所要培養之實務能力)
Course Objectives
序號目標描述
1認識人工智慧相關的進階概念、技術和應用
2認識及學習「專家系統/推薦系統」的概念和建置程序
3認識及學習「類神經網路」與「深度學習」的概念和應用
4認識及學習「演化式計算」與「群集智慧」的基本概念和應用
5認識及學習「軟式計算」與「整合型智慧系統」的概念和應用
 授課進度表 ContentWeekly Schedule
週次內容備註
1人工智慧專案開發環境 
2人工智慧程式開發從零開始 
3Microsoft ML 與 ML.Net 初體驗 
4Microsoft ML 專案實作類神經網路模型 
5深度學習概要 
6Microsoft ML 實作深度學習模型 
7深度學習應用實例開發 
8Microsoft ML 實作深度學習應用模型 
9期中展示 
10Convolutional Neural Network (CNN) 概要 
11Microsoft ML 實作 CNN 模型 
12CNN 應用實例開發 
13Microsoft ML 實作 CNN 應用模型 
14Generative Adversarial Network (GAN) 概要 
15GAN 實例 
16期末專題構思 
17期末專題實作 
18期末專題展示 
教學策略Instructional Strategies
■課堂講授Lecture
學期成績計算及多元評量方式Grading Policy
項次配分項目/catagory配分比例/Percentage會考測驗/general_test實務操作/accounting_practice專題發表/case_presentation其他/other
1平時成績/Asssignments 50%010000
2期中考成績/Midterm Exam 20%001000
3期末考成績/Final Exam 30%001000
4其他/other 0%0000

主要參考書目

References

教學投影片

指定閱讀

Required Readings

教學投影片

課程平台/晤談地點與時間

Course Management
SystemInstructor’s
 Office and Office hours 

Thursday 14:00:00~16:00:00
Friday 14:00:00~16:00:00

教師座談

http://elearn.fgu.edu.tw