NCHU Course Outline
Course Name (中) 物聯網與大數據策略(7702)
(Eng.) Development Strategy of IOT and Big Data
Offering Dept Executive Master Program in Management Information Systems
Course Type Elective Credits 3 Teacher CHU YEN-PING et al.
Department Executive Master Program in Management Information Systems / (W)Graduate Language Chinese Semester 2026-FALL
Course Description AIOT(人工智能物聯網)是人工智能(AI)與物聯網(IoT)的結合,它通過融合兩種技術,使得物聯網設備能够智能地相互作用、學習和具備智能。AIOT的核心在于利用AI技術,如機器學習、數據分析、認知技術等,對IoT設備收集的大量數據進行智能分析和處理,從而實現更加高效的自動化和基于數據的决策,提高生産力和提供便捷的服務。

大數據在AIOT中扮演著至關重要的角色。物聯網設備産生的海量數據需要通過大數據分析技術來處理和分析,以提取有價值的信息和洞察。這些數據的分析結果可以幫助企業優化運營、改善産品和服務、預測市場趨勢等。

AIOT的應用案例非常廣泛,包括智能家居、智能健康管理、智能農業、智能城市和智能製造等。例如,在智能家居中,AIOT可以控制家庭內的照明、供暖、安全系統等,幷學習用戶習慣,提供最佳的能源消耗方案。AIOT市場正在經歷快速增長,新的AIOT硬件不斷被創造出來,如智能音箱、TWS耳機、掃地機器人、智能手錶等。這些設備不僅要求物聯網設備具備一定的算力,還常常與雲計算、邊緣計算等IT基礎設施平臺進行融合,以實現更加智能化的應用。
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
1. 理解AIOT與大數據的基本概念:讓學生瞭解AIOT和大數據的基本原理、組成元素及其在現代社會中的應用和重要性。
2. 掌握IoT與AI的關鍵技術:教授學生物聯網的傳感器技術、設備連接、數據采集以及人工智能中的機器學習、深度學習等關鍵技術。
3. 學習數據管理技能:包括數據的采集、存儲、清洗、處理和分析,使學生能够處理和分析大規模數據集。
4. 應用數據分析與可視化:培養學生使用數據分析工具進行數據解讀和結果可視化,以支持决策制定。
5. 實踐機器學習與深度學習:通過實際案例,讓學生實踐如何應用機器學習算法和深度神經網絡解决實際問題。
6. 開發智能系統:教授學生如何設計和開發集成了AIOT技術的智能系統,包括智能家居、智能城市和工業自動化等。
7. 增强安全意識:强調在AIOT應用開發中考慮數據安全和隱私保護的重要性,教授學生實施安全措施和協議。
8. 跨學科學習:鼓勵學生從跨學科的角度理解AIOT,包括計算機科學、電子工程、數據分析和商業管理等。
9. 培養創新思維:激發學生的創新思維,鼓勵他們探索AIOT與大數據的新應用和解决方案。
10. 團隊合作與項目管理:通過項目實踐,提高學生的團隊協作能力和項目管理技能,爲未來的職業生涯做好準備。
11. 準備行業應用:讓學生瞭解AIOT與大數據在不同行業中的應用案例,準備他們進入技術驅動的職場環境。
12. 終身學習與自我提升:培養學生的自主學習能力和對新興技術持續學習的興趣,爲快速變化的技術領域做好準備。
通過這些課程目標,學生將能够構建一個堅實的AIOT與大數據知識基礎,幷準備好在相關領域內進行創新和專業發展。
topic Discussion / Production
Exercises
Discussion
Lecturing
Written Presentation
Attendance
Oral Presentation
Course Content and Homework/Schedule/Tests Schedule
Week Course Content
Week 1 AIOT與大數據概述
Week 2 物聯網(IoT)基礎
Week 3 人工智能(AI)基礎
Week 4 數據采集與傳感器技術
Week 5 數據存儲技術
Week 6 數據預處理與清洗
Week 7 數據分析與可視化
Week 8 機器學習在AIOT中的應用
Week 9 深度學習與神經網絡
Week 10 AIOT中的自然語言處理
Week 11 計算機視覺與AIOT
Week 12 邊緣計算與AIOT
Week 13 雲計算與AIOT集成
Week 14 AIOT安全與隱私
Week 15 智能城市與AIOT
Week 16 智能家居與AIOT 工業4.0與智能製造 AIOT項目開發與實踐
self-directed
learning

Evaluation
期中報告與期末報告各佔40%
出席與口頭回答佔20%
Textbook & other References
教師自行撰寫
Teaching Aids & Teacher's Website
課程講義內容公告於iLearning平台
Office Hours
每周上課前1小時即下課後1小時
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Update Date, year/month/day:None Printed Date, year/month/day:2026 / 9 / 20
The second-hand book website:http://www.myub.com.tw/