| 國立中興大學教學大綱 |
| 課程名稱 (course name) |
(中) 高等Python程式設計與AI應用(7901) | ||||
| (Eng.) Advanced Python Programming and Application in Artificial Intelligence | |||||
| 開課單位 (offering dept.) |
人工智慧資科學程 | ||||
| 課程類別 (course type) |
選修 | 學分 (credits) |
3 | 授課教師 (teacher) |
顏增昌 |
| 選課單位 (department) |
人工智慧資科學程碩專班 | 授課語言 (language) |
中文 | 開課學期 (semester) |
1141 |
| 課程簡述 (course description) |
本課程以計算機的硬體及軟體基本概念介紹為始，逐步引入目前在數據科學及AI應用上廣泛使用之Python語言；主要內容包括Python程式概論、程式結構、程式流程控制、函數呼叫、資料結構與物件。熟悉Python語法後，再介紹Python在數據科學及AI上的主要應用，如數值計算、自然語言處理、機器學習、與深度學習，以及所需的套件，包括numpy、TensorFlow、Keras、及OpenCV等。 | ||||
| 先修課程名稱 (prerequisites) |
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| 課程與核心能力關聯配比(%) (relevance of course objectives and core learning outcomes(%)) |
課程目標之教學方法與評量方法 (teaching and assessment methods for course objectives) |
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| 課程目標 | 核心能力 | 配比(%) | 教學方法 | 評量方法 | |||||
| 1. 熟悉Python語法及其內建資料結構； 2. 熟悉Python物件之建立與應用； 3. 了解機器學習與深度學習； 4. 熟悉OpenCV, TensorFlow, Keras等套件。 |
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| 授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共18週) (course content and homework/tests schedule) |
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| Basic Concepts | |||||||||
| 學習評量方式 (evaluation) |
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| Exams 60%, Projects 40% | |||||||||
| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) (textbook & other references) |
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| Starting Out with Python 4/e (Global Edition), Tony Gaddis, Pearson Education, 東華書局 | |||||||||
| 課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址） (teaching aids & teacher's website) |
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| 140.120.7.149/~tcyen | |||||||||
| 課程輔導時間 (office hours) |
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| 週二08:10~09:00 週四15:10~16:00 | |||||||||
| 請尊重智慧財產權及性別平等意識，不得非法影印他人著作。 | 列印日期：2025 年 7 月 02 日 |