| 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AI如何直接、間接侵犯隱私與數據安全，在未經同意下用於商業或監控用途。
2. 理解AI模型經過不斷訓練後，受到偏差與特性的影響，放大社會已有的歧視與不平等
3. 建立我們對AI的法律與道德框架，加強AI的決策透明度與問責性，科技發展同時，也服務社會各階層。 |
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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) |
| 週次 |
授課內容 |
| 第1週 |
課程導論：人工智慧與倫理概述 |
| 第2週 |
AI的基礎與應用 |
| 第3週 |
AI隱私與數據安全 |
| 第4週 |
AI偏見與歧視 |
| 第5週 |
責任與問責 |
| 第6週 |
深偽技術（Deepfake）的倫理挑戰 |
| 第7週 |
工作取代與經濟不平等 |
| 第8週 |
AI在醫療中的倫理問題 |
| 第9週 |
期中考核與小組報告 |
| 第10週 |
AI監控與公民自由 |
| 第11週 |
AI與戰爭技術 |
| 第12週 |
AI與虛假信息AI與人際關係 |
| 第13週 |
AI與人際關係 |
| 第14週 |
AI倫理規範與全球合作 |
| 第15週 |
未來展望：人工智慧與超人工智慧的挑戰 |
| 第16週 |
本地與全球AI應用的差異 |
自主學習
內容 |
自主學習，期末影音製作、實體發表與討論等 |
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| 學習評量方式 |
小組與隨機討論（30％）
個人期中心得（20％）
上機實作（30％）
期末書面報告（20％） |
| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) |
| 上傳本校ilearning3.0 |
| 課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址） |
| 上傳本校ilearning3.0 |
| 課程輔導時間 |
| 週一至週三12:00-13:00，請事先來信預約。w880818@yahoo.com.tw |
| 聯合國全球永續發展目標(連結網址) |
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