國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 商業智慧與營運策略(6132)
	(Eng.) Business Intelligence and Operations Strategy
開課單位	資管系
課程類別	必修			學分	3	授課教師	林冠成
選課單位	資管系 / 碩士班			授課使用語言	中文	英文/EMI		開課學期	1132
課程簡述	本門課旨在討論如何應用深度學習於企業的發展。 建議先修課程：深度學習。 上課主要內容是 一，深度學習框架的複習，包含ＣＮＮ，ＲＮＮ，ＧＡＮ，ＲＬ， 二，時空資料分析與氣象預測 三，電腦視覺與情意計算 四，自然語言處理與文字情緒分析 五，商業專案實作
先修課程名稱								課程含自主學習	Y

課程與核心能力關聯配比(%)			課程目標之教學方法與評量方法
課程目標	核心能力	配比(%)	教學方法	評量方法
了解深度學習框架與商業應用 製作商業實務專題	1.專業知能與實務應用 2.獨立探析 3.創新研究	60 20 20	專題探討/製作 習作 討論 講授 網路/遠距教學	書面報告 出席狀況 口頭報告 作業 測驗 實作
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共18週)
週次 授課內容 第1週 Introduction to Artificial Intelligence & Business Intelligence Machine Learning & Deep Learing Developing Tools 第2週 Review of the CNNs Computer Vision 第3週 Transfer Learning Affective Computing 第4週 Review of the RNNS NLP 第5週 pre-trained model for NLP Sentiment Analysis 第6週 GAN Self-supervised Learning 第7週 Reinforcement Learning 第8週 mid-term project presentation 第9週 Case study 1: Facial Expression Recognition, Masked Emotion 第10週 Case study 2: Multimodal Emotion Recognition, Learning Emotion Transfer Mechanism, Self-supervised learning 第11週 Case Study 3: rumor detection, Hate Speech detection, commercial intent detection 第12週 Case Study 4: Aspect-level Sentiment Analysis , Self-supervised learning . 第13週 Case Study 5: Spatial-Temporal Data Analysis, Radar echo, temperature 第14週 Case Study 6: Spatial-Temporal Data Analysis, convective cells, Ensemble forecast 第15週 AI in Finance, Stock trend prediction, reinforcement learning, multimodal data fusion 第16週 Case Study 8: Federal Learning for fishing email 第17週 final-project presentation 第18週 final-project presentation
學習評量方式
期中專題 30% 期末專題30% 平常成績40%
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
iLearning
課程輔導時間
星期三 16:00-18:00
聯合國全球永續發展目標(連結網址)
提供體驗課程：N

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更新日期 西元年/月/日：無	列印日期 西元年/月/日：2025 / 3 / 14
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