課 程 標 準

110 學年度入學 學程 人工智慧學程 課程科目表

學年學期類別課程編碼課程名稱學分時數階段別/
總階段數
群組編號
(應修學分)
備註
1 1 1416019 Python程式設計概論與應用 2.0 2 1  
1 1 1418015 人工智慧概論 2.0 2 1  
1 1 3104104 機器人與自動化應用 3.0 3 1  
1 1 3105051 高等數位影像處理 3.0 3 1  
1 1 3105130 圖形識別 3.0 3 1  
1 1 3105148 高等電腦視覺 3.0 3 1  
1 1 3604064 數位影像處理 3.0 3 1  
1 1 3604139 行動裝置應用程式設計 3.0 3 1  
1 1 3604157 深度學習應用開發實務 3.0 3 1  
1 1 3604159 人本資訊資料探勘 3.0 3 1  
1 1 3615008 數位影像處理 3.0 3 1  
1 1 3615023 軟硬體共同設計 3.0 3 1  
1 1 3615050 深度學習應用開發實務 3.0 3 1  
1 1 3625033 語音訊號處理 3.0 3 1  
1 1 3625039 機器學習 3.0 3 1  
1 1 3625043 人本資訊資料探勘 3.0 3 1  
1 1 3723058 雲端應用程式開發與應用 3.0 3 1  
1 1 5705493 深度學習與商情預測 3.0 3 1  
1 1 5901205 線性代數 3.0 3 1  
1 1 5902201 資料結構 3.0 3 1  
1 1 5903323 巨量資料分析導論 3.0 3 1  
1 1 5904313 數位影像處理 3.0 3 1  
1 1 5904315 人工智慧 3.0 3 1  
1 1 5904347 演算法分析與設計 3.0 3 1  
1 1 5904360 巨量資料探勘與應用 3.0 3 1  
1 1 5905101 演算法分析與設計 3.0 3 1  
1 1 5905117 數位影像處理 3.0 3 1  
1 1 5905183 雲端平台技術與應用 3.0 3 1  
1 1 5905187 巨量資料探勘與應用 3.0 3 1  
1 1 6105059 人工智慧 3.0 3 1  
1 1 AB05093 巨量資料探勘與應用 3.0 3 1  
1 1 AS05004 大數據分析 3.0 3 1  
1 2 3101045 資料結構 3.0 3 1  
1 2 3102097 機率 3.0 3 1  
1 2 3102102 深度學習TensorFlow實務 3.0 3 1  
1 2 3104802 嵌入式系統概論 3.0 3 1  
1 2 3105175 雲端運算 3.0 3 1  
1 2 3105179 高等機器人與自動化應用 3.0 3 1  
1 2 3106007 資料探勘 3.0 3 1  
1 2 3113602 線性代數 3.0 3 1  
1 2 3602050 資料結構 3.0 3 1  
1 2 3602051 計算機演算法 3.0 3 1  
1 2 3603050 機率與統計 3.0 3 1  
1 2 3603054 線性代數 3.0 3 1  
1 2 3604145 機器學習 3.0 3 1  
1 2 3615001 演算法分析與設計 3.0 3 1  
1 2 3615047 物聯網與感測網路 3.0 3 1  
1 2 3625045 自然語言處理與情感計算 3.0 3 1  
1 2 5902312 資料科學導論 3.0 3 1  
1 2 5903201 機率 3.0 3 1  
1 2 5904362 機器學習 3.0 3 1  
1 2 5904365 資料科學原理與應用 3.0 3 1  
1 2 5904369 大數據與人工智能應用系統設計 3.0 3 1  
1 2 5905189 機器學習 3.0 3 1  
1 2 5905195 大數據與人工智能應用系統設計 3.0 3 1  
1 2 6503512 線性代數 3.0 3 1  
1 2 6504582 深度學習與物聯網應用 3.0 3 1  
1 2 AB03021 雲端軟體建置與管理實務 3.0 3 1  
1 2 AB04017 雲端軟體即服務系統開發與設計實 3.0 3 1  
1 2 C103001 人工智慧與工程應用 2.0 2 1  

相關規定事項:
(一)欲取得本學程證明之學生,應至少修畢 18 學分,基礎課程應修習至少一門、核心課程應修習至少三門、進階課程應修習至少二門,惟課程名稱及內容相同之科目,不得重複修習。
(二)依本校選課辦法規定,選讀本學程之本校大學部三、四年級學生如經核准得上修大學部或研究所碩士班每學期一門課程。
(三)依本校選課辦法規定,大學部學生前學期學業成績名次在該系組該年級學生數前百分之二十以內者,次學期經系(班)主任核可後得加修一至二門課程,並得修習本系組或他系組較高
年級之必、選修課程。
(四)學程設置定義:
學程課程設計,可包含基礎課程、核心課程及進階課程:
A.基礎:涵養學生基礎學科知能,進行問題探索與引發學習之動機,為發展後續核心課程基礎。
B.核心:融入專業核心知識與技能之基礎研究與進階實務,以累積整合經驗之課程。
C.進階:整合基礎學科及專業核心知識,運用問題分析能力進行實作與相關應用,以深化所學並穩顧完整學習歷程,建立未來銜接升學及就業。
(五)若未盡事宜依本校「學程實施辦法」及「國立臺北科技大學人工智慧科技學程施行細則」辦理。
※修業規範等規定:請另訂微學程施行細則,如有未盡事宜,依學程辦法相關規定辦理。
※學程設置負責人聯絡方式:劉邦榮 信箱:pjliu@ntut.edu.tw 分機:6204/2127

備註:

  1. 本資料係由本校各教學單位、教務處課務組、進修部教務組、進修學院教務組及計網中心所共同提供!
  2. 本資料僅供參考,正式資料仍以教務處、進修部、進修學院所公佈之書面資料為準。