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
114-1	346719	人工智慧	1	3.0	3	▲	莊政達	智動五	24	0	一般教室

教學大綱與進度：

教師姓名	莊政達　教師諮商時間(Office Hours)
Email	ctchuang@ntut.edu.tw
最後更新時間	2025-05-20 16:01:15
課程大綱	本課程介紹有關人工智慧理論與應用。課程內容包括機器學習常用的數學工具與深度學習網路。
課程進度	第一週 課程介紹 第二週 機器與深度學習常用的數學基礎 第三週 機器與深度學習常用的數學基礎 第四週 梯度下降法 第五週 倒傳遞學習法 第六週 參數常規化 第七週 參數常規化 第八週 機器學習常用的資料處理方式 第九週 期中考試 第十週 神經網路的優化與調校 第十一週 神經網路的優化與調校 第十二週 卷積神經網路 第十三週 遞歸神經網路 第十四週 生成對抗網路 第十五週 生成式人工智慧 第十六週 生成式人工智慧 第十七週 生成式人工智慧 第十八週 期末專題
評量方式與標準	期中考試 : 25% 課堂實作與作業: 50% 期末專題: 25%
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 黃志勝，機器學習的統計基礎：深度學習背後的核心技術，旗標，2021。 鍾明桉、創新AI跨域科技實驗室，生成式人工智慧導論 ，全華圖書股份有限公司，2025。
課程諮詢管道	(1)透過電子郵件 ctchuang@ntut.edu.tw 討論課程問題 (2)於教師諮商時間(Office Hours)討論課程問題
課程對應SDGs指標	SDG4：優質教育（Quality Education） SDG9：產業創新與基礎設施（Industry, Innovation and Infrastructure） SDG17：夥伴關係（Partnerships for the Goals）
課程是否導入AI	● 鼓勵學生使用生成式AI工具（Encourage students to use generative AI tools） ● 簡單介紹AI的基本概念（Briefly introduce the basic concept of AI） ● 深入探討AI的原理與應用（Explore the principles and applications of AI in depth）
備註