東吳大學教師授課計劃表

檔案產生時間：2022/3/4 下午 07:51:54
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一、課程基本資料 Course Information
科目名稱 Course Title：
(中文)人工智慧應用實務（二）微學分
(英文)ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATIONS IN PRACTICE (II)		 開課學期 Semester：110學年度第2學期
開課班級 Class：數碩二
授課教師 Instructor：葉麗娜 YEH, LINA
科目代碼 Course Code：MMA64201 單全學期 Semester/Year：單 分組組別 Section：微學分
人數限制 Class Size：35 必選修別 Required/Elective：選 學分數 Credit(s)：1
星期節次 Day/Session： 六567　 前次異動時間 Time Last Edited：111年01月01日03時46分
數學系(碩士班)基本能力指標 Basic Ability Index
編號
Code		 指標名稱
Basic Ability Index		 本科目對應之指標
Correspondent Index		 達成該項基本能力之考評方式
Methods Of Evaluating This Ability
1獨立思考與創新的能力
Capability of independent thinking and innovation.		●》出缺席狀況
》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》實作(含分組演練/合作等)
》資料蒐集與分析
2處理符號的能力
Ability to handle mathematical symbols .		  
3俯視數學結構的能力
Ability to figure out mathematical structure .		  
4運用數學工具的能力
Ability to use mathematical tools .		●》出缺席狀況
》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》實作(含分組演練/合作等)
》資料蒐集與分析
5研讀及搜尋數學文獻的能力
Ability of advanced study and searching for mathematical literatures .		●》出缺席狀況
》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》實作(含分組演練/合作等)
》資料蒐集與分析
6討論表達的能力
Capability of discussion and explanation.		●》出缺席狀況
》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》實作(含分組演練/合作等)
》資料蒐集與分析
7數學寫作能力
Mathematical writing skills .		●》出缺席狀況
》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》實作(含分組演練/合作等)
》資料蒐集與分析
8提出問題與解決問題的能力
Ability of questioning and solving problems.		●》出缺席狀況
》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》實作(含分組演練/合作等)
》資料蒐集與分析
二、指定教科書及參考資料 Textbooks and Reference
(請修課同學遵守智慧財產權，不得非法影印)
●指定教科書 Required Texts
無指定教科書
●參考書資料暨網路資源 Reference Books and Online Resources
1.Deep Learning/Ian Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville,ISBN：0262035618,The MIT Press
2.TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用/作者：林大貴，ISBN：9789864342167，出版社：博碩
3.數學軟體 Matlab官網
三、教學目標 Objectives
邀請業師偕同授課，讓學生在「機器學習與應用」、「深度學習與應用」、「人工智慧應用實務(一)」等課程的基礎上，針對一些AI熱門領域的主題，利用不同的系統工具實作，提升學生實務的學習經驗，增加升學或就業競爭力。
Professional expert is invited to teach in the class, we introduce students to use different system tools to implement the topics of some AI popular areas, based on the courses "Machine Learning with Applications", "Deep Learning with Applications" and "Artificial Intelligence Applications In Practice (I)" to enhance the students' practical learning experience.
四、課程內容 Course Description
●整體敘述 Overall Description
本科目為微學分課程(1學分),預計授課日期與時間為:開學後第11週開始, 第11週與12週每週六上午9:10-12:00下午1:10至5:00,第14週下午時段學生報告,在數學系計算科學實驗室(學生電腦教室)上課.
課程內容包括:
(I) 介紹深度學習基礎理論與應用
CNN+MLP, RNN, LSTM, VGG, ImageNet, GoogleNet, ResNet, YOLO 等
(II) 實作工具
Google Colab+keras
Matlab Deep Learning Toolbox,Global/Optimization Toolbox 等
●分週敘述 Weekly Schedule
週次 Wk 日期 Date 課程內容 Content 備註 Note

1

 2/26  　

2

 3/5  　

3

 3/12    　

4

 3/19    　

5

 3/26    　

6

 4/2    　

7

 4/9    　

8

 4/16    　

9

 4/23    　

10

 4/30  　

11

 5/7 上午2-4節與下午5-8節上課 說明授課計畫表
連續兩週授課

12

 5/14 上午2-4節與下午5-8節上課
 繳交作業

13

 5/21   準備寫報告

14

 5/28 下午5-8節 學生上台報告 　
 下午1:10開始

15

 6/4    　

16

 6/11    　

17

 6/18    　

18

 6/25    　
五、考評及成績核算方式 Grading
配分項目 Items 次數 Times 配分比率 Percentage 配分標準說明 Grading Description
報告150%期末報告:線上解說與繳交報告的檔案
分組作業 25% 
平時表現 25%包括出席,課堂實作練習等
配分比率加總 100%  
六、授課教師課業輔導時間和聯絡方式 Office Hours And Contact Info
●課業輔導時間 Office Hour
星期二7,8節, 星期三3,4節
或同學預約其他時間
●聯絡方式 Contact Info
研究室地點 Office：R0716 EMAIL：linayeh@scu.edu.tw
聯絡電話 Tel：28819471-6704 其他 Others：
七、教學助理聯絡方式 TA’s Contact Info
教學助理姓名 Name 連絡電話 Tel EMAIL 其他 Others
八、建議先修課程 Suggested Prerequisite Course
數學系機器學習與應用, 深度學習與應用, 人工智慧應用實務(一)
九、課程其他要求 Other Requirements
十、學校教材上網、數位學習平台及教師個人網址 University’s Web Portal And Teacher's Website
學校教材上網網址 University’s Teaching Material Portal：
東吳大學Moodle數位平台：http://isee.scu.edu.tw
學校數位學習平台 University’s Digital Learning Platform：
☑東吳大學Moodle數位平台：http://isee.scu.edu.tw
☑東吳大學Tronclass行動數位平台：https://tronclass.scu.edu.tw
教師個人網址 Teacher's Website：http://myweb.scu.edu.tw/~linayeh/homepg/yeh109/Yeh.htm
其他 Others：
十一、計畫表公布後異動說明 Changes Made After Posting Syllabus
成績考核各項配分比率若有更動會在課堂公布。