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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

110-1 294434 物件導向程式設計與應用 1 3.0 3 ★ 林郁修自動化所 50 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
110-1	294434	物件導向程式設計與應用	1	3.0	3	★	林郁修	自動化所	50	0

教學大綱與進度：

教師姓名林郁修

Email yhlin@ntut.edu.tw

最後更新時間 2021-09-17 08:50:26

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) (遠距) 2 Python介紹 (遠距) 3 資料型態與運算 (實作) (遠距) 4 資料型態與運算與流程控制敘述 (實作) (遠距) 5 流程控制敘述 (實作) (遠距) 6 Python函式 (實作) (實體) 7 檔案處理 (實作) (實體) 8 NumPy陣列結構處理 (實作) (實體) 9 期中考 (筆試+上機測驗) (實體) 10 NumPy陣列結構處理 (實作) (遠距) 11 Pandas數據結構處理 (實作) (遠距) 12 Pandas數據結構處理 (實作) (實體) 13 類別與繼承 (實體) 14 套件與模組 (實體) 15 數據分析範例 (實作) (實體) 16 機器學習範例 (實作) (實體) 17 機器學習範例 (實作) (遠距) 18 期末考/程式展示 (遠距)

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; Office Hours: 每周一至五無課堂時間 (以e-mail事前預約)
LINE課程群組: https://line.me/R/ti/g/KsXO64f6JK

備註 ●上課方式：遠距上課

●評量方式：
期中考採實體紙筆測驗、期末考採實體紙筆測驗
●補充說明資訊：
◎

教師姓名	林郁修
Email	yhlin@ntut.edu.tw
最後更新時間	2021-09-17 08:50:26
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) (遠距) 2 Python介紹 (遠距) 3 資料型態與運算 (實作) (遠距) 4 資料型態與運算與流程控制敘述 (實作) (遠距) 5 流程控制敘述 (實作) (遠距) 6 Python函式 (實作) (實體) 7 檔案處理 (實作) (實體) 8 NumPy陣列結構處理 (實作) (實體) 9 期中考 (筆試+上機測驗) (實體) 10 NumPy陣列結構處理 (實作) (遠距) 11 Pandas數據結構處理 (實作) (遠距) 12 Pandas數據結構處理 (實作) (實體) 13 類別與繼承 (實體) 14 套件與模組 (實體) 15 數據分析範例 (實作) (實體) 16 機器學習範例 (實作) (實體) 17 機器學習範例 (實作) (遠距) 18 期末考/程式展示 (遠距)
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; Office Hours: 每周一至五無課堂時間 (以e-mail事前預約) LINE課程群組: https://line.me/R/ti/g/KsXO64f6JK
備註	●上課方式：遠距上課 ●評量方式：期中考採實體紙筆測驗、期末考採實體紙筆測驗 ●補充說明資訊： ◎