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	363103	Artificial Intelligence Programming (I)	1	1.0	3	▲	TSAI,I-HAUR	4ERACE1	56	0	計中電腦教室二89節,五第2節排一般教室

Course Plan：

Instructor	TSAI,I-HAUR　Office Hours
Email	iht@ntut.edu.tw
Last Updated	2026-08-14 15:01:55
Course Objective	本課程旨在介紹Python程式設計的基礎知識。課程涵蓋Python語言的基本概念、數據結構、函式與模組，學生將能夠掌握Python程式設計並能夠應用於解決實際問題。 This course aims to introduce the basic knowledge of Python programming. The course covers fundamental concepts of the Python language, data structures, functions, and modules. Students will be able to master Python programming and apply it to solve real-world problems.
Course Schedule (Week 1-16)	1. Course Introduction 2. Brief History and Applications of Python 3. Basic Syntax 4. Basic Operations with Numbers and Strings 5. Variables and Operators 6. Midterm Exam I 7. If Statements 8. While Loops 9. For Loops 10. Advanced Loop Control: break, continue, else 11. Introduction to Functions 12. Function Parameters in Detail 13. Midterm Exam II 14. Importing and Using Modules 15. Random and Statistics Modules 16. Final Exam ※ Course schedule and content are subject to adjustment based on students’ learning progress.
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) ● 參與校內外活動(講座、工作坊、參訪)或競賽(Participation in on-campus or off-campus activities (lectures, workshops, visits) or competitions) Content 第17週：學生參與校內外與程式設計、人工智慧、機器學習、資料分析或資訊科技相關之講座、工作坊或研習活動。 第18週：學生閱讀人工智慧或程式設計相關延伸教材，如技術文章、研究報告或線上課程教材等，並撰寫學習心得，說明所學內容及其可能應用，以延伸課堂所學並增進自主學習能力。 Hours 6 Learning Outcomes 學生須於第17週上傳相關活動之參與證明，如活動照片、簽到紀錄或研習證書等；第18週完成人工智慧或程式設計相關延伸教材閱讀，並上傳學習心得報告。透過活動參與及延伸閱讀，檢視學生對程式設計、人工智慧及相關資訊科技應用之理解與學習成效。 Assessment Percentage 第18週延伸教材閱讀心得占學期總成績20%；第17週活動參與證明作為彈性學習完成之查核依據。
Evaluation and grading policy	Midterm Exam I: 25% Midterm Exam II: 25% Final Exam: 30% Flexible Learning – Extended Reading Reflection: 20% ※ Evaluation items and grading weights are subject to adjustment based on students’ learning progress.
Materials	All right reserved. Do not reproduce without permission. Foreign-language textbooks:No 參考書籍: Python零基礎入門班 碁峰圖書 精通 Python｜運用簡單的套件進行現代運算 碁峰圖書
The access to curricular consultation	email：iht@ntut.edu.tw
Expanding teaching and resources	● 無 (None)
The course corresponds to the SDGs	無（None）
Does the course incorporate AI	● 無（None）
Note	彈性學習 / Flexible Learning 一、類別 參與校內外活動，例如人工智慧、程式設計、資訊科技相關講座、工作坊或研習活動。 參與課程相關作業、作品開發、自主學習或延伸閱讀活動。 二、內容 第 17 週：學生須參與校內外與程式設計、人工智慧、機器學習、資料分析或資訊科技相關之講座、工作坊或研習活動。 第 18 週：學生須閱讀人工智慧或程式設計相關延伸教材（如技術文章、研究報告、線上課程教材等），並撰寫學習心得，說明所學內容及其可能應用。 三、時數 彈性學習總時數為 6 小時。 四、學習成果 第 17 週上傳活動參與證明（活動照片、簽到紀錄、研習證書等）。 第 18 週上傳延伸教材閱讀心得報告。 五、評量比例 延伸教材心得：20%。