Course Syllabus

Course Information：

Year-Semester	Course Number	Course Name	Phase	Credits	Hours	Required/Elective	Instructor	Class	Student NO.	Withdraw	Note
Fall Semester Year 2026	366384	Multimedia Service in Heterogeneous Network Environment	1	3.0	3	★	Lee, Chao-Hsien	ECE	26	0

Course Plan：

Instructor

Lee, Chao-Hsien　Office Hours

chlee@ntut.edu.tw

Last Updated

2026-08-26 12:50:59

Course Objective

本課程介紹異質多網多媒體的特性與架構，在多媒體部分，介紹視訊(Video)基本組成、編解碼(Codec)原理、串流(Streaming)協定；在網路部分，介紹常用之有線(e.g., Ethernet)及無線網路(e.g., Wi-Fi、Bluetooth、Cellular/Mobile)，以及針對視訊服務設計之網路系統，最後，配合研究所性質，透過論文導讀方式介紹當下視訊串流(Video Streaming)的最新發展，藉此提升學生對於新世代異質多網多媒體服務之認識。

1. 修課學生可從本課程學習視訊串流(Video Streaming)。
2. 修課學生可從本課程學習異質化網路(Heterogeneous Networks)。
3. 修課學生可從本課程練習相關軟體實作(Software Implementation)技巧。

Course Schedule
(Week 1-16)

1. Syllabus (課程安排說明)
2. [複習] 電腦網路
3. [複習] TCP/UDP原理
4. [實驗] 網路量測
5. 視訊(Video)基礎
6. 視訊(Video)編碼器(Codec)
7. [實驗] FFMPEG入門
8. Midterm
9. 串流協定(Streaming Protocol)
10. [實驗] FFMPEG串流
11. 全球資訊網(WWW)
12. [實驗] Web Development
13. [實驗] MPEG-DASH
14. [實驗] WebSocket & WebRTC
15. 論文導讀(1)
16. 論文導讀(2)
17. [彈性學習] 互動式(Interactive)視訊
18. [彈性學習] 網路服務部署(Deployment)

Flexible Learning
(Week 17-18)

Category	● 參與課程相關作業、作品、實驗、田野調查(Participation in course-related assignments, works, experiments, or field research) ● AI 輔助學習與工具應用(AI-assisted learning and tool application)
Content	透過前面16週關於視訊串流(Video Streaming)理論知識與實作技巧的教授，本課程希望修課同學在彈性學習期間能夠配合當下AI輔助軟體開發趨勢，自行選用費或訂閱制之生成式AI，實作並完成一個可部署視訊串流服務之網站。 [第17週] 互動式(Interactive)視訊串流服務 [第18週] 網路服務建構與部署
Hours	6
Learning Outcomes	[第17週] 前16週課程的實驗內容多屬於單向視訊串流，故在此單元將介紹結合WebCam週邊設備，實踐出雙向視訊串流實作之成果 [第18週] 前16週課堂進行之網路實驗環境即透過本單元欲介紹之網路服務建構與部署技巧製作，故在此單元將補充與說明相關程序與細節為了驗收彈性學習之成果，學生必須產出一個軟體專案，並根據指定報告格式繳交其成果，詳細繳交細節將於課堂公告區說明。
Assessment Percentage	彈性學習成果將佔總成績之10%，換言之，若學期成績欲突破90分以上之修課者，務必確實繳交彈性學習成果。

Evaluation and grading policy

平常成績(出席率)：15%
作業(課堂實驗練習)：15%
論文書面報告(三篇指定期刊論文)：60%
17、18週彈性學習：10%
 
作業遲交一律以0分計算

Materials

All right reserved. Do not reproduce without permission.

Foreign-language textbooks:No

自編教材 (含IEEE期刊論文內容)

修課學生最好已修過網頁程式設計(Web Development / Coding)、電腦網路(即TCP/IP、OSI網路模型)、任一種高階程式語言(像是：C、Java、C++、Javascript、Python或其他)...等課程，但不限制。

The access to curricular consultation

1. 北科i學園討論區留言板
2. Email: chlee@mail.ntut.edu.tw
3. Office Tel: 0227712171#2288

Expanding teaching and resources

● 數位科技融入 (Digital Technology Integration)
運用生成式AI、VR/AR、IoT、IRS等新興科技輔助教學與評量。
Utilizes emerging technologies such as Generative AI, VR/AR, IoT, and IRS (Interactive Response Systems) to facilitate teaching and assessment.
● 數位教材資源應用 (Application of Digital Resources)
採用影音多媒體或具開放授權之資源（如OCW、開放教科書）作為主要或輔助教材。
Adopts multimedia or open-licensed resources (e.g., OCW, Open Textbooks) as primary or supplementary teaching materials.

The course corresponds to the SDGs

SDG4：優質教育（Quality Education）
SDG9：產業創新與基礎設施（Industry, Innovation and Infrastructure）

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）

Note

●依政府與學校的疫情警戒等級
※「一、二級」警戒：實體授課。
※「三級」(含)以上警戒：遠距授課。
●遠距教學方式說明如下：
1. 採用Google Meets，若無法配合使用(麥克風與鏡頭缺一不可)，請不要選此課程。
2. Google Meets之連結，第一周將會公告在這裡，第二周之後將會公告在北科i學園。
●評量方式：
期中、期末皆採專題製作、書面報告。