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	366057	Database	1	3.0	3	★	Chien-Yueh Lee	GEE MSAI MSIS	40	0	電機所、創新AI和創新資安合開,預選40人

Course Plan：

Instructor	Chien-Yueh Lee　Office Hours
Email	leecy@ntut.edu.tw
Last Updated	2026-08-18 15:19:00
Course Objective	本課程旨在介紹資料庫系統之基本理論與實務技術，使學生了解資料建模、資料庫設計、及現代資料庫技術之核心概念。課程內容涵蓋實體關係模式（Entity-Relationship Model）、關聯模式（Relational Model）、正規化（Normalization）、結構化查詢語言（SQL）、資料庫應用程式開發，以及NoSQL、分散式資料庫與雲端資料庫等新興技術。透過課堂實作與專題開發，培養學生分析、設計及建置資料庫系統之能力。 This course aims to introduce the fundamental theories and practical techniques of database systems. Students will gain an understanding of core concepts, including data modeling, database design, and modern database technologies. The course covers topics such as the Entity-Relationship (ER) Model, the Relational Model, Normalization, Structured Query Language (SQL), database application development, as well as emerging technologies, including NoSQL databases, distributed databases, and cloud databases. Through hands-on exercises and project-based learning, students will develop the ability to analyze, design, and implement database systems.
Course Schedule (Week 1-16)	第一週 課程簡介 第二週 實體關係模式－基本概念 第三週 實體關係模式－進階練習 第四週 關聯模式 第五週 關聯模式的運算 第六週 基本的SQL 第七週 進階的SQL 第八週 正規化 第九週 期中考 第十週 開發資料庫應用系統 第十一週 擴充實體關係模式 第十二週 資料儲存結構 第十三週 交易管理 第十四週 NoSQL資料庫概述 第十五週 分散式資料庫概述 第十六週 雲端運算與新形態資料庫 第十七週 分組實作及報告（一） 第十八週 分組實作及報告（二）
Flexible Learning (Week 17-18)	Category ● 學生分組實作及討論(Student group practice and discussion) Content (1) 第17週：各組選定一個資料庫應用系統進行實作並報告，全班參與Q&A提問討論。 (2) 第18週：針對第17週各組報告及課堂提問，各組歸納出一份書面簡報。 Hours 6 Learning Outcomes (1) 第17週：上課前各組需繳交PPT簡報檔。 (2) 第18週：上課需繳交書面簡報。 Assessment Percentage (1)實作口頭報告與PPT簡報：20% (2)書面簡報：20%
Evaluation and grading policy	期中考 作業 期末專題 課程參與回饋
Materials	All right reserved. Do not reproduce without permission. Foreign-language textbooks:No 1. 資料庫的核心理論與實務 8/e, 黃三益, 前程文化 2. Principles of Database Management: The Practical Guide to Storing, Managing and Analyzing Big and Small Data. Wilfried Lemahieu, Seppe Vanden Broucke, Bart Baesens. Cambridge University Press.
The access to curricular consultation	可於北科i學園PLUS課程討論區進行課程諮詢，若問題不方便公開，亦可利用Email諮詢或利用教師諮商時間面談。
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.
The course corresponds to the SDGs	SDG1：消除貧窮（No Poverty） SDG4：優質教育（Quality Education） SDG8：尊嚴就業與經濟發展（Decent Work and Economic Growth） 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