| 國立中興大學教學大綱 |
| 課程名稱 | (中) 機器學習物種空間型態分析與模擬(4006) | ||||||||
| (Eng.) Machine Learning for Spatial Pattern Analysis and Simulation in Species | |||||||||
| 開課單位 | 森林系 | ||||||||
| 課程類別 | 選修 | 學分 | 3 | 授課教師 | 許鈺群 | ||||
| 選課單位 | 森林系 / 學士班 | 授課使用語言 | 英文 | 開課學期 | 1142 | ||||
| 課程簡述 | This course introduces artificial intelligence from a conceptual and interdisciplinary perspective, focusing on its applications in species spatial pattern analysis and forest monitoring. The course begins with the historical development and philosophical foundations of AI, followed by an introduction to fundamental concepts in machine learning and deep learning. The course emphasizes real-world applications in plant monitoring, forest ecosystem assessment, biodiversity analysis, and environmental sustainability. In addition, ethical considerations, emotional dimensions of human–AI interaction, and future technological trajectories are critically examined. Through case studies and discussion-based learning, students will develop literacy in AI technologies and understand their implications for ecological research and forest management. Upon completion, students will gain foundational knowledge of artificial intelligence concepts and their applications in forest science and species spatial analysis. |
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| 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.Understand the historical evolution and foundational concepts of artificial intelligence. 2.Explain basic principles of machine learning and deep learning in non-technical terms. 3.Recognize applications of AI in plant monitoring and forest ecosystem analysis. 4.Evaluate future technological developments and their potential impact on forestry and environmental sustainability. 5.Develop interdisciplinary thinking linking AI, ecology, and sustainability. |
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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16週加自主學習) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 學習評量方式 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Performance: 30% Midterm exam and report: 30% Final exam and report: 40% |
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| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 1. 三津村直貴. (2023). 圖解AI人工智慧 [図解まるわかりAIのしくみ]. 溫政堯 (譯). 碁峰資訊股份有限公司. 2. 石田保輝, & 宮崎修一. (2017). アルゴリズム図鑑: 絵で見てわかる26のアルゴリズム. 陳彩華 (譯). 臉譜出版社. 3. 高橋海渡, 立川裕之, 小西功記, 小林寬子, & 石井大輔. (2023). 完全圖解人工智慧: 零基礎也OK! 從NLP、圖像辨識到生成模型, 現代人必修的53堂AI課 [図解即戦力: AIのしくみと活用がこれ1冊でしっかりわかる教科書]. 陳識中 (譯). 台灣東販股份有限公司. |
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| 課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址） | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 課程輔導時間 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Wednesday and Friday 12:00 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 聯合國全球永續發展目標(連結網址) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 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：2026/02/18 14:29:13 | 列印日期 西元年/月/日：2026 / 3 / 22 |
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