Course Syllabus

Course Information：

Year-Semester Course Number Course Name Phase Credits Hours Required/Elective Instructor Class Student NO. Withdraw Note

Spring Semester
Year 2026 359882 Decision Analysis 1 3.0 3 ★ CHEN-CHENG TIN GME
GMT 10 0 機電所和製科所合開

Year-Semester	Course Number	Course Name	Phase	Credits	Hours	Required/Elective	Instructor	Class	Student NO.	Withdraw	Note
Spring Semester Year 2026	359882	Decision Analysis	1	3.0	3	★	CHEN-CHENG TIN	GME GMT	10	0	機電所和製科所合開

Course Plan：

Instructor CHEN-CHENG TIN　Office Hours

Email chchting@ntut.edu.tw

Last Updated 2025-12-17 16:32:48

Course Objective 本課程介紹任務導向自主決策AI的概念與開發流程，涵蓋決策理論、強化學習、環境建模、多模態感知與策略優化，透過實作專案培養學生自主分析、設計與實現AI解決方案的能力。 This course introduces task-oriented autonomous decision-making AI concepts and development processes, covering decision theory, reinforcement learning, environment modeling, multimodal perception, and policy optimization. Through hands-on projects, students develop skills to analyze, design, and implement AI solutions independently.

Course Schedule 第一週課程導論與概念引介第二週決策理論與決策流程第三週任務建模與需求分析第四週環境感知與狀態表徵第五週行動策略與決策演算法第六週強化學習基礎第七週多任務與層級決策第八週任務自主化與策略優化第九週期中考第十週模擬與環境建構第十一週感知融合與多模態資料第十二週風險評估與安全策略第十三週任務導向AI專案設計第十四週任務導向AI開發實作 I 第十五週任務導向AI開發實作 II 第十六週專案驗證與效能評估第十七週專案展示與課程總結第十八週期末考

Evaluation and grading policy 本課程以企業落地技作作為上課題材，教導學生真正的企業技術。透過學習過程學生完成的任務成品，舉辦成果發表，進行學習成效評分。

Materials All right reserved. Do not reproduce without permission.

Foreign-language textbooks:No
1.林大貴，Tensorflow+Keras深度學習人工智能實踐應用，清華大學出版社，ISBN:9787302493020，2018.

The access to curricular consultation 課程建立Line群組，方便同學隨時發問討論。

Expanding teaching and resources

The course corresponds to the SDGs 無（None）

Does the course incorporate AI ● 使用生成式AI作為教學過程的輔助工具（Use generative AI tools as an aid to the teaching process）
● 鼓勵學生使用生成式AI工具（Encourage students to use generative AI tools）
● 使用生成式AI進行課堂即時互動（Use generative AI for real-time classroom interaction）
● 簡單介紹AI的基本概念（Briefly introduce the basic concept of AI）
● 深入探討AI的原理與應用（Explore the principles and applications of AI in depth）

Note
　

Instructor	CHEN-CHENG TIN　Office Hours
Email	chchting@ntut.edu.tw
Last Updated	2025-12-17 16:32:48
Course Objective	本課程介紹任務導向自主決策AI的概念與開發流程，涵蓋決策理論、強化學習、環境建模、多模態感知與策略優化，透過實作專案培養學生自主分析、設計與實現AI解決方案的能力。 This course introduces task-oriented autonomous decision-making AI concepts and development processes, covering decision theory, reinforcement learning, environment modeling, multimodal perception, and policy optimization. Through hands-on projects, students develop skills to analyze, design, and implement AI solutions independently.
Course Schedule	第一週課程導論與概念引介第二週決策理論與決策流程第三週任務建模與需求分析第四週環境感知與狀態表徵第五週行動策略與決策演算法第六週強化學習基礎第七週多任務與層級決策第八週任務自主化與策略優化第九週期中考第十週模擬與環境建構第十一週感知融合與多模態資料第十二週風險評估與安全策略第十三週任務導向AI專案設計第十四週任務導向AI開發實作 I 第十五週任務導向AI開發實作 II 第十六週專案驗證與效能評估第十七週專案展示與課程總結第十八週期末考
Evaluation and grading policy	本課程以企業落地技作作為上課題材，教導學生真正的企業技術。透過學習過程學生完成的任務成品，舉辦成果發表，進行學習成效評分。
Materials	All right reserved. Do not reproduce without permission. Foreign-language textbooks:No 1.林大貴，Tensorflow+Keras深度學習人工智能實踐應用，清華大學出版社，ISBN:9787302493020，2018.
The access to curricular consultation	課程建立Line群組，方便同學隨時發問討論。
Expanding teaching and resources
The course corresponds to the SDGs	無（None）
Does the course incorporate AI	● 使用生成式AI作為教學過程的輔助工具（Use generative AI tools as an aid to the teaching process） ● 鼓勵學生使用生成式AI工具（Encourage students to use generative AI tools） ● 使用生成式AI進行課堂即時互動（Use generative AI for real-time classroom interaction） ● 簡單介紹AI的基本概念（Briefly introduce the basic concept of AI） ● 深入探討AI的原理與應用（Explore the principles and applications of AI in depth）
Note