致理科技大學
108
學年度第
1
學期課程教學計畫表
授課科目名稱
辨識系統應用
授課教師
楊燕枝
課程時程
單學期-上學期
學分數
3.00
上課時數
3
開課系科
商務科技管理系
課程性質
選修
開課學制
日四技
開課班級
商三A
開課教室
和平大樓 D32 一般教室
(座位表查詢)
輔導時間
(每週4小時)
每週 (五) A03 - 10:20~11:10
每週 (五) A04 - 11:20~12:10
每週 (五) A06 - 13:20~14:10
每週 (五) A07 - 14:20~15:10
週別
主題與內容
週別
主題與內容
1
(含教育倫理主題)修課規定、辨識系統與人工智慧
10
非監督式學習II
2
人工智慧與產業發展
11
增強式學習I
3
讓電腦自己學習
12
增強式學習II
4
資料整理與分割
13
深度學習I
5
監督式學習I
14
深度學習II
6
監督式學習II
15
影像處理基本概念I
7
辨識系統應用
16
影像處理基本概念II
8
期中考週
17
影像處理基本概念III
9
非監督式學習I
18
期末考週
教材/課本
自編教材 參考書籍: 1.陳昇瑋、溫怡玲 (2019),人工智慧在台灣:產業轉型的契機與挑戰,天下出版
敬請老師提醒同學遵守智慧財產權觀念,不得不法影印教科書!
授課方式
課堂教學
是否為全外語教學
否
輔導證照
否
輔導競賽
否
業師協同教學
無
是否為創新創業課程
否
是否為SDGs永續課程
否
成績比率
平時:
%
期中:
%
期末:
%
備註一
如因疫情臨時停課,線上同步教學網址:
備註二
聯絡方式
研究室位置:
研究(辦公)室電話:(02)2257-6167 轉
E-Mail:
課程名稱:
辨識系統應用
授課教師:
楊燕枝
課程簡介(以100至200字為原則):
隨著機器人AlphaGo在2015年底擊敗Go Chess,人工智慧的發展引起了各界的關注。在第三波機器學習的發展技術下,人工智慧具有多元化的產業發展潛能,各類識別技術亦在逐步發展中,如圖像識別,語音識別等技術,並正在逐漸滲透產業的各式應用 。因此,本課程希望學生在學習課程內容後,能具備: 1.熟悉人工智慧的發展起源,了解人工智能在現實生活中的應用領域。 2.了解人工智慧發展經歷的興衰和關鍵影響因素。 3.能夠理解人工智慧的當前能力,未來可能的發展空間及其限制。 4.具備多元觀點以評論與IT相關的問題。 5.學習辨識技術之基本原理,以具備探索新興資訊技術的能力。
Course Title:
Applications of RFID Systems
Instructor:
Brief Introduction of Course Contents:
With the robot AlphaGo defeating Go Chess at the end of 2015, the development of artificial intelligence has drawn attention from all walks of life. Under the development technology of the third wave of machine learning, artificial intelligence has diversified industrial development potential, and various identification technologies are gradually developing, such as image recognition, speech recognition, and other technologies, and those are gradually infiltrating multiple applications of the industry. Therefore, this course hopes that students can have: 1. the ability to familiar with the origin of artificial intelligence and understand the application fields of artificial intelligence in real life. 2. the ability to realize the rising and falling of the development of artificial intelligence and its key factors, 3. the ability to realize the current capabilities of artificial intelligence, possible future development space, and its limitations, 4. the ability to comment on IT-related issues with multiple points of views, and 5. the ability to explore the capabilities of emerging information technologies.
課程專業英文關鍵字:
人工智慧 artificial intelligence (AI), 圖靈測試 Turing Test, 專家系統 Expert System, 類神經網路 Artificial Neural Network (ANN), 深度學習 deep learning, 機器學習 machine learning, 監督式學習 supervised learning, 非監督式學習 unsupervised learning, 增強式學習 reinforcement learning, 深度學習 Deep Learning, 感知器 Perceptron, 特徵工程 feature engineering, 非領域特徵 non-domain-specific features, 衍生變數 derived variables, 弱人工智慧(Artificial Narrow Intelligence, ANI), 強人工智慧(Artificial General Intelligence, AGI), 強人工智慧假說 Strong AI Hypothesis
若有課程內容或排課問題,請洽課務組 日(02)2257-6167#1296、夜(02)2257-6167#1206
若有無法帳號密碼無法登入等問題或系統操作問題,請洽管理資訊組 (02)2257-6167#1286
若有點名系統相關問題,請洽 日生輔組(02)2257-6167#1213、夜學務組(02)2257-6167#1207