國立中興大學教學大綱
課程名稱 (中) 人工智慧之應用(6357)
(Eng.) Application of Artificial Intelligence
開課單位 生機系
課程類別 選修 學分 3 授課教師 蔡燿全
選課單位 生機系 / 碩士班 授課使用語言 中/英文 開課學期 1142
課程簡述 本課程旨在介紹人工智慧之基本原理與其於生物系統工程及智慧農業領域之應用。課程內容涵蓋機器學習、深度學習、影像辨識、電腦視覺及智慧決策技術之基礎概念與方法。課程將著重於人工智慧技術於智慧農業之實務應用，包括作物生長監測、病蟲害影像辨識、自動化農業機械視覺系統、農產品品質檢測及環境感測資料分析等。並透過案例介紹，使學生了解如何利用人工智慧技術提升農業生產效率、降低人力需求並促進精準農業之發展。
This course aims to introduce the fundamental principles of artificial intelligence and its applications in biological systems engineering and smart agriculture. The course covers the basic concepts and methods of machine learning, deep learning, image recognition, computer vision, and intelligent decision-making technologies. The course emphasizes the practical applications of artificial intelligence in smart agriculture, including crop growth monitoring, pest and disease image recognition, automated agricultural machinery vision systems, agricultural product quality inspection, and environmental sensing data analysis. Through case studies, students will learn how artificial intelligence technologies can be applied to improve agricultural productivity, reduce labor requirements, and promote the development of precision agriculture.
先修課程名稱
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
1.了解人工智慧之基本原理與方法。To understand the fundamental principles and methods of artificial intelligence.
2.認識人工智慧於智慧農業及生物系統工程之應用。To recognize the applications of artificial intelligence in smart agriculture and biological systems engineering.
3.具備影像辨識與資料分析之基礎能力。To develop basic abilities in image recognition and data analysis.
4.培養應用人工智慧解決農業工程問題之能力。To cultivate the ability to apply artificial intelligence to solve agricultural engineering problems.
5.建立智慧農業系統整合之基本觀念。To establish fundamental concepts of smart agriculture system integration.
專題探討/製作
討論
其他
講授
書面報告
出席狀況
口頭報告
作業
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共16週加自主學習)
週次 授課內容
第1週 課程介紹與人工智慧概論
Course introduction and overview of artificial intelligence
第2週 人工智慧發展歷史與智慧農業應用介紹
History of AI and applications in smart agriculture
第3週 機器學習基本概念
Fundamentals of machine learning
第4週 常用機器學習方法介紹
Machine learning methods
第5週 深度學習概論
Introduction to deep learning
第6週 類神經網路原理
Fundamentals of neural networks
第7週 影像辨識與電腦視覺概論
Introduction to image recognition and computer vision
第8週 卷積神經網路介紹
Convolutional Neural Networks (CNN)
第9週 人工智慧於作物生長監測之應用
AI applications in crop growth monitoring
第10週 人工智慧於病蟲害影像辨識之應用
AI applications in pest and disease detection
第11週 人工智慧於農產品品質檢測與智慧農業之應用
AI applications in agricultural product quality inspection
第12週 智慧農業系統整合與案例分析
Smart agriculture system integration and case studies
第13週 學生專題報告（一）
Student presentations (I)
第14週 學生專題報告（二）
Student presentations (II)
第15週 學生專題報告（三）
Student presentations (III)
第16週 學生專題報告（四）
Student presentations (IV)
自主學習
內容		    01.參與專業論壇、講座、企業分享等產官學研相關交流活動
   02.閱覽產業及學術相關多媒體資料
   03.製作專題報告
   04.產官學機構參訪與實務體驗
   05.參與本校各單位舉辦之各類工作坊活動
   06.本校其它校區/分部(含實驗林場或試驗場)戶外教學參訪課程活動
學習評量方式
課堂參與及出席(20%)+作業(20%)+學生專題報告(60%)
Class participation and attendance (20%) + Homeworks (20%) + Student project presentation (60%)
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
No required textbook.

References:
1. Mitchell, M. Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans.
2. Spellman, F. R. Artificial Intelligence in Agriculture.
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
In ilearning website
課程輔導時間
Every Tuesday, 10:00 AM – 12:00 PM
聯合國全球永續發展目標(連結網址)
01.消除貧窮   02.消除飢餓   03.健康與福祉   08.就業與經濟成長   09.工業、創新基礎建設   11.永續城市   12.責任消費與生產   13.氣候行動提供體驗課程：N
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。
更新日期 西元年/月/日：2026/02/22 16:30:29 列印日期 西元年/月/日：2026 / 2 / 28
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