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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

113-1 338304 工程軟體應用與設計 1 3.0 3 ★ 林郁修職自動化所 23 0 　

學年期	課號	課程名稱	階段	學分	時數	修	教師	班級	人	撤	備註
113-1	338304	工程軟體應用與設計	1	3.0	3	★	林郁修	職自動化所	23	0

教學大綱與進度：

教師姓名林郁修　教師諮商時間(Office Hours)

Email yhlin@ntut.edu.tw

最後更新時間 2024-05-21 17:51:55

課程大綱 1.物件導向程式設計特性介紹 2.視窗圖形界面設計 3. SQL語言的使用與資料庫連結 4.智慧型演算法 5.工程實例應用 1.An introduction to object-oriented design 2.Windows GUI design 3.SQL and Database connection programming 4.Intelligent Algorithms 5. Applications of engineering problems

課程進度由於近年來人工智慧與大數據應用的蓬勃發展，新興的Python程式語言成為全世界學習程式語言的首要標的。相較於編譯式(compiled language)程式語言（例如，C/C++/Java），Python程式語言是一種完全開源費且程式語法具備可讀、簡潔及直觀特性的直譯式(interpreted language)程式語言。本課程教學在於Python程式設計基礎學習及其物件導向程式(Object-Oriented Programming, OOP)撰寫教學。經由本課程教學，同學對於未來使用Python至各個工程應用領域將會有相當大的助益。 * 本課程需攜帶筆電至課堂程式實作週次單元 1 課程介紹 (課程內容適時適性彈性調整) 2 Python介紹 3 資料型態與運算 4 資料型態與運算與流程控制敘述 5 流程控制敘述 6 Python函式 7 檔案處理 8 NumPy陣列結構處理 9 期中考 (筆試) 10 NumPy陣列結構處理 11 Pandas數據結構處理 12 Pandas數據結構處理 13 類別與繼承 14 套件與模組 15 數據分析範例 16 機器學習範例 17 機器學習範例 18 期末考 (筆試)

評量方式與標準 - 出席：20% - 作業：30%（三次） - 期中考：25% - 期末考：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
白文章．PYTHON 程式設計與數據分析．初版．普林斯頓．台灣．2019 (相關的教材以本校i學園Plus平台上傳提供下載)

課程諮詢管道 e-mail: yhlin@ntut.edu.tw / LINE課程群組(將於第二週課堂創立，以供正式修課同學加入)

延伸教學與資源

課程對應SDGs指標 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）

課程是否導入AI

備註

教師姓名	林郁修　教師諮商時間(Office Hours)
Email	yhlin@ntut.edu.tw
最後更新時間	2024-05-21 17:51:55
課程大綱	1.物件導向程式設計特性介紹 2.視窗圖形界面設計 3. SQL語言的使用與資料庫連結 4.智慧型演算法 5.工程實例應用 1.An introduction to object-oriented design 2.Windows GUI design 3.SQL and Database connection programming 4.Intelligent Algorithms 5. Applications of engineering problems
課程進度	由於近年來人工智慧與大數據應用的蓬勃發展，新興的Python程式語言成為全世界學習程式語言的首要標的。相較於編譯式(compiled language)程式語言（例如，C/C++/Java），Python程式語言是一種完全開源費且程式語法具備可讀、簡潔及直觀特性的直譯式(interpreted language)程式語言。本課程教學在於Python程式設計基礎學習及其物件導向程式(Object-Oriented Programming, OOP)撰寫教學。經由本課程教學，同學對於未來使用Python至各個工程應用領域將會有相當大的助益。 * 本課程需攜帶筆電至課堂程式實作週次單元 1 課程介紹 (課程內容適時適性彈性調整) 2 Python介紹 3 資料型態與運算 4 資料型態與運算與流程控制敘述 5 流程控制敘述 6 Python函式 7 檔案處理 8 NumPy陣列結構處理 9 期中考 (筆試) 10 NumPy陣列結構處理 11 Pandas數據結構處理 12 Pandas數據結構處理 13 類別與繼承 14 套件與模組 15 數據分析範例 16 機器學習範例 17 機器學習範例 18 期末考 (筆試)
評量方式與標準	- 出席：20% - 作業：30%（三次） - 期中考：25% - 期末考：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：否白文章．PYTHON 程式設計與數據分析．初版．普林斯頓．台灣．2019 (相關的教材以本校i學園Plus平台上傳提供下載)
課程諮詢管道	e-mail: yhlin@ntut.edu.tw / LINE課程群組(將於第二週課堂創立，以供正式修課同學加入)
延伸教學與資源
課程對應SDGs指標	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）
課程是否導入AI
備註