國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 人工智慧創新應用(7644)
	(Eng.) Innovative Applications of Artificial Intelligence
開課單位	EMBA
課程類別	選修			學分	3	授課教師	林詠章 等
選課單位	EMBA / 碩專班			授課使用語言	中文	英文/EMI		開課學期	1101
課程簡述	本課程旨在增進EMBA同學們對人工智慧相關議題之瞭解，啟發同學們對如何運用AI人工智慧，以提升企業競爭優勢之策略思維。課程進行將以理論與實務之AI策略為主，透過播放相關短片讓同學們理解AI科技對生活型態、工作方式及組織行為所造成的衝擊。接著，藉由探討AI科技的當代典範案例，瞭解其成功或失敗的背後因素，以及對於決策管理者之策略意涵。
先修課程名稱								課程含自主學習	N

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.批判思考 2.全球視野 4.創新	30 30 40	討論 講授	出席狀況 口頭報告 其他
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共18週)
週次 授課內容 第1週 1-2及18 weeks - Topic 1：Why AI Needs Security? 　　隨著人工智慧技術的成熟和大範圍應用的展開，人們可能會面臨越來越多的安全、隱私和AI倫理等方面的挑戰，本主題將探討AI時代下的資安及倫理問題，也將展示駭客如何針對AI應用的攻擊手法。 Topic 2：如何利用人工智慧克服資訊安全限制 　　資安攻防需要專業的技術及經驗累積，本主題介紹AI 在資安攻防的案例，如何從數百萬個研究文件、部落格和新聞事件中蒐集威脅情報，提供即時洞察，協助辨識每日眾多的警示雜訊，社交郵件、變臉詐騙或是釣魚網站攻擊等，提供快速識別威脅，從而大幅縮減回應時間。 Topic 3：A+B 人工智慧+區塊鏈生態系的資安規劃 　　本主題透過案例介紹如何整合區塊鏈技術來完備人工智慧應用的安全、隱私及倫理議題。 3-5 week- Topic 1：人工智慧於資本市場投資策略 1. 證券研究及交易決策支援 2. 市場風險管理及投資策略 Topic 2：銀行業應用與管理 1. 客戶畫像(KYC)及身分識別 2. 精準行銷 3. 機器人理財 4. 信用評分及借貸 5. 反詐欺 Topic 3：AI 運用於創新監理及法遵 1. 動態即時法遵 2. 異常行為預測辨識 3. 風險管理 6-8 weeks- Topic 1：機器學習停、看、聽（針對各種常見問題的回覆與討論：機器學習是什麼、導入機器學習的成本、可能風險、可能收益，什麼事情不能導入機器學習等） Topic 2：企業導入機器學習的策略與步驟 Topic 3：試圖了解序列學習 (sequence learning) 以及其他機器學習方法的異同，應用 9-11 weeks- 　　近年來，人工智慧技術快速發展，相關技術被廣泛的應用在各個領域以改善流程與增進效率。在醫學領域中，導入人工智慧技術有助於提升醫療品質，應用層面包括了醫療影像診斷、醫療照護、藥物研發、電子病歷、疫情監控與分析等。未來也希望藉由人工智慧技術，提供更精確的診斷，並依照病患的病徵及需求打造專屬的醫療及護理計畫。 Topic 1：AI在醫療領域的研究 Topic 2：AI在病人照顧與治療的應用 Topic 3：AI於 精準醫療 的應用 12-14 weeks- Topic 1：人工智慧導論 1. 人工智慧的起源和應用 2. 資料科學、機器學習和人工智慧 Topic 2：機器學習導論 1. 機器學習原理和模型 2. 各種機器學習演算法簡介和實例應用 Topic 3：深度學習導論 1. 類神經網路學習、深度學習(DNN) 2. 卷積神經網路(CNN)、遞歸神經網路(RNN)、對抗生成網路(GAN)介紹 3. 新型神經網路在商業模式的應用 15-17 weeks Topic 1： 深度強化學習專題及應用 1. 強化學習種類的基礎概念與算法 2. 深度學習對強化學習帶來之改變 3. 深度強化學習於各領域應用之案例 Topic 2：人工智慧技術於智慧交通之應用：AI於道路運輸相關之應用 1. 利用影像辨識判斷交通路況之系統以及相關技術 2. 交通路況及到達時間預測 3. 利用增強式學習達到自動燈號控制系統 Topic 3：人工智慧技術於智慧交通之應用：AI於大眾運輸與共享經濟相關之應用 1. 捷運人流的預測 2. 共享單車Ubike需求預測 3. Uber Eats送達時間預測 第2週 第3週 第4週 第5週 第6週 第7週 第8週 第9週 第10週 第11週 第12週 第13週 第14週 第15週 第16週 第17週 第18週
學習評量方式
出席狀況、課堂討論、口頭報告、其他
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
教材 Artificial Intelligence: A guide to intelligent systems (2/e), by Michael Negnevitsky, Addison Wesley, 2005. 參考用書 1. Artificial intelligence: A systems approach, by M. Tim Jones, Infinity science press LLC, 2008 2. Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd Ed.), by Stuart Russell and Peter Norvig, Prentice Hall, 2003. 3. Artificial intelligence: Structures and strategies for complex problem solving (6/e), by George F. Luger, Addison Wesley, 2008
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
自製教材 或 學校iLearning教學平台
課程輔導時間
上課前1小時
聯合國全球永續發展目標(連結網址)
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：2021/09/17 21:20:39	列印日期 西元年/月/日：2025 / 10 / 10
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