國立中興大學教學大綱
課程名稱 (中) 物聯網與大數據策略(7702)
(Eng.) Development Strategy of IOT and Big Data
開課單位 資管所
課程類別 選修 學分 3 授課教師 朱延平 等
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 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。
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. 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。
專題探討/製作
習作
討論
講授
書面報告
出席狀況
口頭報告
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 AIOT與大數據概述
第2週 物聯網(IoT)基礎
第3週 人工智能(AI)基礎
第4週 數據采集與傳感器技術
第5週 數據存儲技術
第6週 數據預處理與清洗
第7週 數據分析與可視化
第8週 機器學習在AIOT中的應用
第9週 深度學習與神經網絡
第10週 AIOT中的自然語言處理
第11週 計算機視覺與AIOT
第12週 邊緣計算與AIOT
第13週 雲計算與AIOT集成
第14週 AIOT安全與隱私
第15週 智能城市與AIOT
第16週 智能家居與AIOT 工業4.0與智能製造 AIOT項目開發與實踐
自主學習
內容

學習評量方式
期中報告與期末報告各佔40%
出席與口頭回答佔20%
教科書&參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
教師自行撰寫
課程教材(教師個人網址請列在本校內之網址)
課程講義內容公告於iLearning平台
課程輔導時間
每周上課前1小時即下課後1小時
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:無 列印日期 西元年/月/日:2026 / 9 / 18
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