| 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 |
At the conclusion of this subject students should be able to:
1. Get the ability to select and design algorithms.
2. Be competent possessing expertise in building data structures and algorithms for numerical solutions, including searching and optimization.
3. Comprehend the application of computational methods in professional engineering, including in the design, analysis and validations of mechanical systems. |
| 1.運用數學、科學及機械工程知識之能力。 |
| 2.設計與執行實驗以及分析數據之能力。 |
| 3.具有計畫管理、團隊合作並能設計、製作機械工程系統之能力。 |
| 4.具人文素養並能認識時事議題、瞭解科學與工程技術對環境永續、社會共好、及全球發展的影響。 |
| 5.培養學生自我學習之能力。 |
| 6.認知機械工程人員之專業倫理與社會責任。 |
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| 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 |
Introduction of Data Structures & Algorithms |
| 第2週 |
Objects & Object-Oriented Programming |
| 第3週 |
Modules and Algorithm Analysis |
| 第4週 |
Recursion and Looping |
| 第5週 |
Database, Stacks and Queues |
| 第6週 |
Linked Lists |
| 第7週 |
Trees |
| 第8週 |
Searching & Sorting |
| 第9週 |
Graphical User Interface |
| 第10週 |
Final Exam |
| 第11週 |
Practical |
| 第12週 |
Practical |
| 第13週 |
Practical |
| 第14週 |
Practical |
| 第15週 |
Final Presentation |
| 第16週 |
Final Presentation |
| 第17週 |
Review |
| 第18週 |
Review |
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| 學習評量方式 |
| Quiz (30% + 5%); Final Exam (35%); Final Project (30%) |
| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) |
| Goodrich, Tamassia, Goldwasser. Data Structures and Algorithms in Python. Wiley. |
| 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 |
| After each lecture |
| 聯合國全球永續發展目標(連結網址) |
| 04.教育品質 08.就業與經濟成長 09.工業、創新基礎建設 11.永續城市 17.全球夥伴 | 提供體驗課程：N |
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