國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 人工智慧概論(2046)
	(Eng.) Introduction to Artificial Intelligence
開課單位	企管系
課程類別	選修			學分	3	授課教師	黃揚
選課單位	企管系 / 學士班			授課使用語言	英文	開課學期	1151
課程簡述	This course provides a comprehensive overview of Artificial Intelligence (AI), covering theoretical concepts including Machine Learning, Deep Neural Networks, and a brief introduction to Generative AI. Through the practice of Python and related frameworks (Scikit-Learn, PyTorch, etc.), students are expected to implement ML/DL solutions for problems across various domains. * This course is not open to students from STEM or EECS related departments.
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. Basic introduction to Artificial Intelligence algorithms and practices. 2. Fundamental Python and Machine Learning packages programming skills	1.獨立分析 2.專業知識與應用 3.創意 4.英語	20 40 20 20	專題探討/製作 習作 討論 講授	出席狀況 口頭報告 作業 測驗
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 9/10 Course Overview and Introduction to Artificial Intelligence 第2週 9/17 Python Basic Tutorial 第3週 9/24 Exploratory Data Analysis 第4週 10/1 Introduction to Machine Learning I 第5週 10/8 Introduction to Machine Learning II 第6週 10/15 Data Preprocessing, Imbalanced Data, Model Performance Evaluation 第7週 10/22 Artificial Neural Networks I 第8週 10/29 Artificial Neural Networks II 第9週 11/5 Final Project Proposal & Discussion 第10週 11/12 Midterm Exam 第11週 11/19 Computer Vision and Convolutional Neural Networks I 第12週 11/26 Computer Vision and Convolutional Neural Networks II 第13週 12/3 Natural Language Processing and Large Language Models 第14週 12/10 Final Project Presentation 第15週 12/17 Final Project Presentation 第16週 12/24 Final Project Presentation 自主學習 內容 Python online practice: Codecademy
學習評量方式
Participation (10%) Homework (30%) Mid-term exam (30%) Individual Final Project (30%)
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
1. I. Goodfellow and Y. Bengio and A. Courville, Deep Learning, The MIT Press, 2016 (http://www.deeplearningbook.org) 2. Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd ed., Morgan Kaufmann Publishers, 2011, by Jiawei Han, Micheline Kamber and Jian Pei
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
Self-prepared course materials will be uploaded to iLearning before each class.
課程輔導時間
Friday 13:00~15:00

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及受保護的電子檔案。
更新日期 西元年/月/日：2026/09/05 13:56:25	列印日期 西元年/月/日：2026 / 9 / 18
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