NCHU Course Outline

Course Name	(中) 人工智慧系統與產業應用(7052)
	(Eng.) AI Systems and Industry Applications
Offering Dept	Department of Management Information Systems
Course Type	Elective			Credits	3	Teacher	LIN, KUAN-CHENG
Department	Department of Management Information Systems / Graduate			Language	Chinese	Semester	2026-FALL
Course Description	以「研究導向」為核心，訓練學生從產業問題中形成具備學術價值的研究問題，並完成資料、基線、模型、實驗設計、評估與研究貢獻的完整規劃。 課程從研究方法、統計方法與Research Spec，進一步深入機器學習、深度學習、時間序列、情緒分析、多模態、推薦系統、LLM、RAG、AI Agent、XAI及研究可信度。
Prerequisites

Relevance of Course Objectives and Core Learning Outcomes(%)			Teaching and Assessment Methods for Course Objectives
Course Objectives	Competency Indicators	Ratio(%)	Teaching Methods	Assessment Methods
學生完成課程後應能： 將產業問題轉化為清楚且可驗證的研究問題。 建立研究基線、資料切割、評估指標與實驗設計。 理解不同AI模型的適用情境、限制與比較方法。 執行論文閱讀、方法重現、消融實驗及穩健性分析。 完成可作為碩士論文或期刊研究起點的AI研究提案。			topic Discussion / Production Networking / Distance Education Exercises Discussion Lecturing	Assignment Quiz Internship Written Presentation Attendance Oral Presentation
Course Content and Homework/Schedule/Tests Schedule
Week Course Content Week 1 從產業問題到研究問題 檢視Research Spec；區分應用開發、工程改善與學術研究 Week 2 研究設計、統計推論與AI實驗可信度 建立假設、變項、資料切割、基線、指標與統計比較方式 Week 3 機器學習基礎與Baseline思維 比較線性模型、樹模型、集成模型及簡單啟發式基線 Week 4 深度學習、表示學習與模型選擇 說明CNN、RNN、LSTM、Transformer及模型複雜度控制 Week 5 時間序列AI：氣象、金融與設備預測 比較時間切割、滑動視窗、多步預測、極端事件與資料洩漏問題 Week 6 NLP與社群情緒分析 探討文字表示、情緒代理、主題、事件及使用者層級建模 Week 7 電腦視覺與多模態學習 結合影像、文字、時間序列及結構化資料；討論對齊與融合策略 Week 8 期中論文批判與重現計畫 選定一篇研究，分析研究問題、資料、模型、實驗及可重現性 Week 9 推薦系統與長期偏好建模 比較內容式、協同過濾、序列推薦、情境推薦及LLM推薦 Week 10 大型語言模型：Prompt、微調與RAG 分析提示設計、檢索、知識來源、幻覺及回答可追溯性 Week 11 AI Agent：工具、記憶、規劃與人工核准 建立感知—推理—行動—回饋流程；討論世界模型與多Agent協作 Week 12 Emotion-driven AI Framework 整合氣象預測、金融情緒、社群多模態情緒、LLM及推薦系統研究議題 Week 13 XAI、消融實驗、穩健性與錯誤分析 設計Feature Ablation、模型消融、敏感度分析、子群分析及失敗案例 Week 14 AI倫理、研究透明度與可重現研究 討論資料使用、隱私、公平性、模型卡、實驗紀錄與AI協作揭露 Week 15 研究工作坊與Proposal Clinic 分組檢查研究問題、文獻缺口、方法、資料、基線及貢獻是否一致 Week 16 研究提案發表與審查 以期刊論文邏輯發表研究問題、方法、預期實驗、風險及研究貢獻 self-directed learning    02.Viewing multimedia materials related to industry and academia.    03.Preparing presentations or reports related to industry and academia.
Evaluation
論文閱讀與課堂討論 15% AI方法與案例作業 15% 期中論文批判及重現計畫 20% Research Spec與實驗設計 20% 期末研究提案及口頭發表 25% 研究紀錄與同儕回饋 5%
Textbook & other References
Teaching Aids & Teacher's Website
iLearning
Office Hours
星期四下午2:00-4:00

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Update Date, year/month/day：2026/08/04 16:32:42	Printed Date, year/month/day：2026 / 9 / 20
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