國立中興大學教學大綱
課程名稱 (中) 智慧醫療(5102)
(Eng.) Smart Biomedicine
開課單位 資管系
課程類別 選修 學分 3 授課教師 蔡孟勳
選課單位 資管系 / 學士班 授課使用語言 中/英文 英文/EMI 開課學期 1111
課程簡述 在數位化時代之的今日,長時間累積下來的數位化醫療數據龐大且繁雜,各領域專家大都具備分析該領域專業數據的能力,然而要整合跨領域數據以找出新的治療方式,則需要更高的門檻與工具。本課程目標為教導學生在精進自身領域專業之餘,學習如何開放思想,接受不同的思考模式,以培養跨領域之能力。
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
在本課程中,學生可以從本課程了解下列幾個面向:
1.了解 AI 人工智慧應用現況。
2.了解醫學相關數據應該如何分析與解讀。
3.了解基礎研究數據與臨床研究數據之間的關聯。
4.了解基礎研究數據與臨床研究數據如何應用於智慧醫療。
1.專業知識與應用
2.獨立分析
50
50
討論
講授
出席狀況
口頭報告
作業
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 Holiday _ Moon Festival
第2週 Course Syllabus
第3週 The Introduction to Artificial Intelligence
第4週 The Introduction to Smart Medicine
第5週 Smart Medicine Case Studies
第6週 Data Preprocessing in Omics 1 _ Data Cleaning & Data Integration & Data Transformation
第7週 Data Preprocessing in Omics 2 _ Data Reduction
第8週 Classification Algorithm in Omics 1 _ Decision Tree
第9週 Classification Algorithm in Omics 2 _ Random Forest & XGboost
第10週 Classification Algorithm in Omics 3 _ Artificial Neural Network
第11週 Mid-term Exam
第12週 Mid-term Short Report (5 min Oral Presentation)
第13週 Clustering Algorithm in Omics _ K-means & DBSCAN
第14週 Association Algorithm in Omics _ Association Rules
第15週 Final Report Preparation
第16週 Final Report (Oral Presentation)
第17週 Final Report (Oral Presentation)
第18週 Final Report (Oral Presentation)
學習評量方式
Attendance: 10%
Assignment: 20%
Mid-term Exam: 20%
Mid-term Report (5 min Oral Presentation): 10%
Final Report (Oral Presentation): 40%
教科書&參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
Textbook:
1.Next Generation Technology Driven Precission Medicine and Smart Healthcare. Lytras, Miltiadis D.,Visvizi, Anna,Sarirete, Akila. Academic Press
2.AI 醫療 Deep Medicine, Eric Topol, 旗標圖書
3.Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving (5th Edition). George F. Luger. Addison Wesley.
4.Introduction to Data Mining (GE), 著.Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Anuj Karpatne, Vipin Kumar

Other Reference Textbook:
5.Python機器學習(第三版)-上, Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili, ISBN: 9789864345182, 博碩文化
6.Python機器學習(第三版)-下, Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili, ISBN: 9789864345182, 博碩文化
7.統計學與Excel資料分析之實習應用〈第七版〉[培養大數據分析力一定要會的統計分析與資料處理工具], 王文中、錢才瑋, ISBN: 9789864348497 ,博碩文化
8.統計學 (第11版), Gerald Keller, ISBN: 9789579282369 ,新加坡商聖智學習亞洲私人有限公司台灣分公司
9.機器學習入門:使用Scikit-Learn與TensorFlow, 黃健庭, ISBN: 9786263240285, 碁峰資訊
10.Python Data Science Bible資料科學自學聖經, 文淵閣工作室, ISBN: 9786263241657, 碁峰資訊
11.Python 機器學習超進化:AI影像辨識跨界應用實戰, 文淵閣工作室, ISBN: 9789865026196, 碁峰資訊
課程教材(教師個人網址請列在本校內之網址)
https://classroom.google.com/c/NTM1ODE0NDMyNzgx
課程輔導時間
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聯合國全球永續發展目標
 提供體驗課程:N
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更新日期 西元年/月/日:2022/09/29 15:40:34 列印日期 西元年/月/日:2024 / 5 / 19
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