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
115-1	363103	程式設計與人工智慧(一)	1	1.0	3	▲	蔡一豪	能源一	0	0	計中電腦教室二89節,五第2節排一般教室

教學大綱與進度：

教師姓名	蔡一豪　教師諮商時間(Office Hours)
Email	iht@ntut.edu.tw
最後更新時間	2026-08-14 15:01:55
課程大綱	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.
課程進度 (1-16週)	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.
彈性學習 (17-18週)	類別 ● 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) 內容 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。 時數 (小時) 6 學習成果 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。 評量比例 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。
評量方式與標準	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.
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 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
課程諮詢管道	email：iht@ntut.edu.tw
延伸教學與資源	● 無 (None)
課程對應SDGs指標	無（None）
課程是否導入AI	● 無（None）
備註	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%。