教學大綱 Syllabus

科目名稱:人工智慧導論

Course Name: Introduction to Artificial Intelligence

修別:選

Type of Credit: Elective

3.0

學分數

Credit(s)

45

預收人數

Number of Students

課程資料Course Details

課程簡介Course Description

  1. 本課程為臺灣大專院校人工智慧學程聯盟所開課之課程,授課老師為成功大學朱威達老師;課程管理及進行均依授課老師指定方式進行。同學請審慎評估課程內容難易程度。
  2. 本課程採遠距教學方式上課,使用NTU COOL平台;課程同步遠距時間為每週四13:10-16:30,同學亦可於課後自行於平台上觀看上課影片。請課程要求
  3. 選課同學依選課方式,於加退選結束一週後或加簽退課結束一週後,將會收到NTU COOL平台之帳號密碼;如同學加入課程的時間較晚,可自行於平台上觀看之前的上課影片。
  4. 本課程不開放加簽。

 

 

核心能力分析圖 Core Competence Analysis Chart

能力項目說明


    課程目標與學習成效Course Objectives & Learning Outcomes

    This course introduces students to the fundamentals, problem-solving methods, and learning paradigms of artificial intelligence. Topics covered include intelligent agents, uninformed and informed searching, adversarial search and games, statistical learning, neural networks, and AI applications.
     

    每周課程進度與作業要求 Course Schedule & Requirements

    教學週次Course Week 彈性補充教學週次Flexible Supplemental Instruction Week 彈性補充教學類別Flexible Supplemental Instruction Type

    週次

    日期

    課程內容

    備註

    1

    912

    Introduction, Intelligent Agents

     

    2

    919

    Intelligent Agents

    hw1公布 (Project分組、主題方向制定)

    3

    926

    Solving Problems by Searching

     

    4

    103

    Search in Complex Environments

    hw1繳交、hw2公布

    5

    1010

    國慶日放假

     

    6

    1017

    Search in Complex Environments

     

    7

    1024

    Quantifying Uncertainty

    hw2繳交、hw3公布(Project期中報告)

    8

    1031

    Learning from Examples

     

    9

    117

    Learning from Examples

    hw3繳交, hw4公布

    10

    1114

    Learning Probabilistic Models

     

    11

    1121

    Learning Probabilistic Models

    hw4繳交, hw5公布(final project short video)

    12

    1128

    Deep Learning

     

    13

    125

    Final Exam (同時段同步考試)

     

    14

    1212

    Deep Learning for Natural Language Processing

    hw5繳交

     

    15

    1219

    Computer Vision

     

    16

    1226

    Final project報告 (優選團隊、線上線下同步報告)

     

    17

    12

    彈性自主學習

     

    18

    19

    彈性自主學習

     

    授課方式Teaching Approach

    30%

    講述 Lecture

    30%

    討論 Discussion

    30%

    小組活動 Group activity

    10%

    數位學習 E-learning

    0%

    其他: Others:

    評量工具與策略、評分標準成效Evaluation Criteria

    •  Five assignments (40%): Including programing, writing report, and short video
    •  One exam (30%)
    •  One final project (30%): Including

    指定/參考書目Textbook & References

    Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach 4th edition, Pearson, 2020.

    已申請之圖書館指定參考書目 圖書館指定參考書查詢 |相關處理要點

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    課程相關連結Course Related Links

    開設學校:成功大學
    
    
    開授教師:朱威達
    
    同步遠距上課時間:週四 13:10~16:00
    
    遠距上課位置:https://www.youtube.com/@WeiTaChu
    
    課程網頁:http://mmcv.csie.ncku.edu.tw/~wtchu/courses/2024f_AI/
    

    課程附件Course Attachments

    課程進行中,使用智慧型手機、平板等隨身設備 To Use Smart Devices During the Class

    需經教師同意始得使用 Approval

    列印