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
110-2	303129	人工智慧概論	1	2.0	2	△	賴冠廷	博雅課程(八)	78	2	106-108：創新與創業選修。109(含)後：創新與創業

教學大綱與進度：

教師姓名	賴冠廷
Email	ktlai@ntut.edu.tw
最後更新時間	2022-02-23 22:09:59
課程大綱	本課程主要在介紹最新的AI技術與應用, 讓同學們對AI演算法有基本的理解與認識, 並介紹如何使用AI相關工具。有程式經驗者為佳。 課程網頁: http://www.aiotlab.org/teaching/intro2ai.html
課程進度	1. AI是甚麼, 可以吃嗎? 2. 人工智慧發展歷史 3. 機器怎麼學習? 4. 類神經網路與深度學習 (Deep Learning) 5. 費的AI訓練工具 6. 學習分類圖片 7. 捲積神經網路 (CNN) 8. 自然語言處理 9. 遞迴式神經網路 (RNN) 10. 空虛、寂寞、覺得冷? 訓練自己的聊天機器人 11. AI藝術大師 - 生成對抗網路 (GAN) 12. 用AI創造自己的專屬音樂 13. 用AI創造獨特風格的畫作 14. DeepFake – 移花接木, 以假亂真 15. 擊敗棋王 - 深度強化學習 (Deep Reinforcement Learning) 16. 空虛、寂寞、覺得冷? 訓練AI陪你玩遊戲 17. AI無所不能? 18. 期末報告
評量方式與標準	課程參與 (10%) 期中期末考試 (65%) 期末分組報告 (25%) 報告題目為任何與AI相關的報告或程式作品. 需錄製YouTube影片和上台報告. 本課程將隨機幫同學分組.
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：是 陳昇瑋, 溫怡玲, 人工智慧在台灣：產業轉型的契機與挑戰, 天下雜誌, 2019 陳玉琨, 湯曉鷗, 人工智能基礎 (高中版) , 華東師範大學出版社 Francois Chollet, “Deep Learning with Python, ” Manning, 2017
課程諮詢管道
課程對應SDGs指標
備註	本學期採用遠距授課, 上課視訊, 訊息發佈與考試皆以Microsoft Teams為主, i學園為輔, 選課成功後會自動加入. 期末專題需上傳YouTube. 1. Website: http://www.aiotlab.org/teaching/intro2ai.html 2. Videos: https://www.youtube.com/playlist?list=PL3S3ZnDPwJ-Oig3n-pylzPCFaDpZwkOxG 3. Facebook Group: https://www.facebook.com/groups/431094754268743 4. 不定時線上小考當作點名