教學大綱與進度

課程基本資料：

學年期	課號	課程名稱	階段	學分	時數	修	教師	班級	人	撤	備註
113-2	346199	人工智慧與量子計算應用介紹	1	2.0	2	△	洪揮霖	博雅課程(十)	43	2	自然與科學向度

教學大綱與進度：

教師姓名	洪揮霖　教師諮商時間(Office Hours)
Email	honger@ntut.edu.tw
最後更新時間	2025-01-15 14:58:10
課程大綱	本課程結合跨領域，從人文、藝術、音樂、設計、多媒體、金融，到生物、醫學、材料、電資、工程…等各領域，導入如何利用人工智慧，加上量子計算應用到各層面上，以解決問題到科技研發創新。再介紹元宇宙的概念，然後結合各領域逐步完成元宇宙生態系的構建。 This course combines cross-fields, from humanities, art, music, design, multimedia, finance, to biology, medicine, materials, electricity, engineering... and other fields. Introduces how to use artificial intelligence and the application of quantum computing to solve problems and scientific innovation. Then introduce the concept of metaverse and gradually complete the construction of metaverse ecosystem.
課程進度	原則上內容包含下列所述，但會視實際情況斟酌調整挑選內容，因上課需要，須請同學自備筆電使用上課所需柏拉圖譜平台(平板無法使用平台)，上課方式採用探究式教學，介紹各類主題，引導同學使用柏拉圖譜平台自學，各主題如下: 1W第一週 Introduction about this course (課程介紹) Course-Opening Example : Traveling Salesman Problem (TSP) (課程啟發:旅行推銷員問題) 1.Graph、P-vs-NP Problem (*圖譜、P/NP問題) 2. Platograph/PKB TSP-3*-Applications (柏拉圖譜/個人知識庫)。 Notes:TSP / Platograph/ Learning Path (柏拉圖譜/學習路徑) 2W第二週 Matrix : Simulation Hypothesis Mathematical Frameworks (矩陣：模擬假設/數學框架) 1.Linear Algebra & Matrix, Tensor (線性代數/矩陣/張量) 2.Risk Vectors & Matrices (風險/向量/矩陣) Notes:Ontological States/Codes (本體系統論) 3W第三週 AI 人工智能應用介紹 4W第四週 Grand Design : How to build a Metaverse - Why AI & Quantum Computing?! (大設計：如何建構元宇宙) 1. Metaverse Simulation: Statistical Modeling /Ontology/Omniverse (元宇宙模擬:統計建模/本體論/全方位) 2. Treasure Wonderland 2355AD / EVE Snow Crash / 2nd Life (瑰寶仙境/雪崩/第二人生) Notes:5-Steps/ Components to build a Metaverse(元宇宙建構的5大步驟) 5W第五週 Complex Dynamic Systems (CDS) & Evolutionary Ontology (複雜動態系統/本體演變進化) 1.Dominoes & Risk Factors, Matrix Maze(骨牌/風險因素/矩陣迷宮) Notes:Interdisciplinary Knowledge (跨領域學科知識) 6W第六週 Special-Task AI Algorithms : Deep Learning (特殊功能人工智能演算法介紹/深度學習) 1. Neural Network (神經網絡介紹) 2. ARCH 20 Steps/SEMA (大數據模擬執行追蹤分析SOP/人工智能) Notes: HRK(人力資源管理系統) 7W第七週 Big Data & AI, Smart Data & AGI : from IT to KT (Knowledge Tech) (大數據/人工智能/智能數據/廣義人工智慧/從網路科技到知識科技) 1. Turing Machines NLP/Graph (圖靈機/自然語言處理/圖譜) 2. Skynet & Terminators The Matrix, SEMA (天網/魔鬼終結者/駭客任務/電影奇異點啟發) Notes: AIXQC : Curse of Dimensionality (維度詛咒) 8W第八週 Feynman’s Ideas of Physics Simulation w/ QC : Quantum Computing & Quantum Computer (費曼物理模擬思維/量子計算/量子電腦) 1. Superposition/ Entanglement/ Feynman Diagram (量子疊加/量子糾纏/費曼圖) 2. VR、AR – Ant Man /Photon Polarization (蟻人/光子極化) Notes: U.S. High School QC Teaching Modules (美國高中量子計算教學模組) 9W第九週 Prime Numbers / Shor Encryption => QC (質數/量子加密/量子計算) 1. Qubit, Quantum Gates & Circuits (量子位元/量子閘門/電路) 2. Quantum-Crypto Puzzle : Riemann H (黎曼假說：量子加密謎團) Notes: Evolution-Enigma : DNA/Virus (物種進化之謎:DNA/病毒) 10W第十週 專題預備報告 11W第十一週 Heisenberg Uncertainty Principle Schrödinger’s Cat (海森堡測不準原理/薛丁格的貓)
評量方式與標準	Attitude & Performance (學習態度、上課表現)30% (其中小組報告2%/組/堂，個人報告或優秀表現1~3%/堂， Homework:MinfMatrix 2%當日完成， 1%/當週完成，共8~12次) 上課戴耳機(聽障除外)或打瞌睡或玩手遊(電動遊戲)，全組-2/次 Platograph System (柏拉圖譜影像式系統學習)30% Interim Report (期中報告) 10% Final Report (期末報告) 20% (因前一欄位空間不足，故12週後課程敘述於此) 12W第十二週 Training Module(關鍵性思維訓練) 13W第十三週 Coin Toss, Climate Change & Temperature Control Gaia Theory & Grand Design (硬幣投擲/氣候變遷/溫度控制/蓋亞理論/大設計) 14W第十四週 Training Module(關鍵性思維訓練) 15W第十五週 Cybernetics & Society of Minds : IoT + Metaverse + Automata (物聯網融合之元宇宙-人機互動體系) 1. Robotics, RaaS & Mechanism Designs(機器人社會系統/機制設計) 2. GPU/Omniverse CALO/AIPA/WHATIF (元宇宙建構元件/平台) Notes:CITRIS UC Berkeley(柏克萊大學社會發展前瞻科技研發中心 16W第十六週 Final Report 17W第十七週 Nanosatellite Network Satellite Internet (奈米衛星網絡/衛星互聯網) 1. Quantum Communication (量子通訊) 2. Metaverse WALEX 2355AD - Sky-Eyes (元宇宙-天眼計畫) Notes:SpaceX Artemis (阿提米斯太空計畫) 18W第十八週 Omni-Healthcare Vaccine Nanocatalysts/Nanorobotics (全方位保健疫苗/奈米機器人) 1. Swarm AI, Ant Colony Optimization (ACO) (群體人工智能/蟻群優化) 2. Metaverse WALEX 2355AD - U-Life (元宇宙-永生計畫) Notes: Transcendence Singularity Sky (全面進化/奇異點)
使用教材、參考書目或其他	【遵守智慧財產權觀念，請使用正版教科書，不得使用非法影印教科書】 使用外文原文書：否 自訂教材(預計和業界合編一套國際英文教材) Platograph Website (網址:walex.io)
課程諮詢管道	上課方式依學校公告，課程會錄影，所有修課同學請務必加入line群組(開學後兩週內務必要加入群組)，訊息公告均利用line群組。Line群組連結如下: https://line.me/ti/g/DZhdMXneye Office hours:三26、四12 共同科館602
延伸教學與資源
課程對應SDGs指標	SDG7：可負擔的潔淨能源（Affordable and Clean Energy） 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） SDG11：永續城市與社區（Sustainable Cities and Communities） SDG13：氣候行動（Climate Action）
課程是否導入AI
備註	特別提醒: 1. 此課程採用探究式教學法，老師負責引導和從旁協助、尋找資源。 2. 此課程有美國柏克萊大學統計所畢業之鄭振和博士團隊協助教學和引導 3. 此課程強調發現問題和解決問題，注重思考、創新、整合、團隊討論、收集和分析資訊，未能接受者，請勿選修此門課程。 4. 可組隊做專題實務研究，老師協助尋找資源或募資。 5. 若實務研究成果豐碩，將於期末舉辦成果展。 6. 此課程目標為運用人工智慧、學習和應用量子計算，和業界共同建構元宇宙 7.. 未盡詳細之處，將於開學後上課公告。Line群組連結如下: https://line.me/ti/g/5jVr09QFKz 8. 指標與對應週次 (4)優質教育:1~18週 (7)可負擔的潔淨能源:7~12週 (8)尊嚴就業與經濟發展:2~18週 (9)產業創新與基礎設施:2~15週 (11) 永續城市與社區:12~13週 (13)氣候行動:14~16週 Office hours:三26、四12 共同科館602