國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 人工智慧系統與產業應用(7688)
	(Eng.) AI Systems and Industry Applications
開課單位	資管所
課程類別	選修			學分	3	授課教師	林冠成
選課單位	資管所 / 碩專班			授課使用語言	中文	開課學期	1151
課程簡述	以「產業導入與管理決策」為核心，不要求學生深入推導模型數學，而是訓練學生辨識適合使用AI的企業問題，評估資料與流程成熟度，設計可行的AI PoC，並提出效益、風險、治理與導入藍圖。 課程採企業案例、工作坊及專案式學習，鼓勵學生以自身公司或熟悉產業作為期末專題場域。
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
學生完成課程後應能： 判斷企業問題是否適合使用AI解決。 建立AI Use Case、價值假設及成功指標。 理解預測式AI、生成式AI、RAG及AI Agent的差異。 評估資料品質、系統整合、成本、風險與治理需求。 完成可向主管或企業決策者報告的AI導入方案。			專題探討/製作 網路/遠距教學 習作 討論 講授	書面報告 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 AI發展、產業變革與企業AI能力地圖 盤點企業流程，區分自動化、分析、預測、生成及自主代理 第2週 AI問題選擇與價值主張 撰寫AI Use Case Canvas，定義使用者、痛點、決策與預期效益 第3週 資料成熟度、資料品質與治理 評估資料可取得性、完整性、代表性、權限及資料責任 第4週 預測式AI與企業決策 分析需求預測、流失預測、風險評分、異常偵測及預防維護案例 第5週 時間序列、營運預測與風險管理 探討金融、供應鏈、氣象、能源及設備資料的預測與決策連結 第6週 NLP、顧客聲音與社群情緒 分析客服、評論、社群、內部文件及市場情報應用 第7週 生成式AI與Prompt-driven工作流程 設計文件摘要、企劃、客服、會議整理及知識工作輔助流程 第8週 期中AI Use Case提案 向模擬管理團隊提出問題、價值、資料需求、風險及PoC範圍 第9週 RAG與企業知識管理 設計文件檢索、權限、來源引用、內容更新與回答品質管理 第10週 AI Agent與企業流程自動化 分析Agent使用工具、跨系統操作、人為核准、失敗復原及稽核紀錄 第11週 推薦系統與顧客經營 探討商品、內容、服務、學習與背景音樂推薦及長期偏好 第12週 多模態與Emotion-driven產業應用 結合文字、影像、語音、表情、情境與環境資料改善顧客體驗 第13週 AI PoC、KPI、A/B Test與投資報酬 定義技術指標、流程指標、商業指標、成本及停止條件 第14週 AI治理、資安、隱私、倫理與法規風險 建立AI風險清單、責任分工、人工覆核、資料及供應商管理原則 第15週 AI導入藍圖、變革管理與供應商評估 規劃Build、Buy或Partner；建立短、中、長期導入路線圖 第16週 期末企業AI方案發表 向模擬高階主管說明問題、方案、效益、風險、PoC及導入決策 自主學習 內容    02.閱覽產業及學術相關多媒體資料    03.製作專題報告
學習評量方式
每週企業案例與工作坊 20% 期中AI Use Case提案 20% AI工具操作與PoC紀錄 15% 期末企業AI導入方案 35% 出席、討論及同儕回饋 10%
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 21:00-23:00

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：2026/08/04 16:46:49	列印日期 西元年/月/日：2026 / 9 / 18
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