| 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 |
使學生了解AI 的基本概念，並透過實務案例學習如何應用AI 解決問題
1.讓學生了解生成式AI 的基本概念與原理
2.培養學生使用Python 程式進行專題製作的能力 |
| 1.人文素養 |
| 2.科學素養 |
| 3.溝通能力 |
| 4.創新能力 |
|
|
|
|
| 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 |
課程簡介 |
| 第2週 |
python及相關模組安裝 |
| 第3週 |
Python語言與人工智慧的基礎、Python程式簡介 |
| 第4週 |
變數、資料型態與輸出輸入, 運算子與運算式 |
| 第5週 |
條件敘述,迴圈結構 |
| 第6週 |
字串字串、清單、元組與字典 |
| 第7週 |
模組、類別、檔案與例外處理 |
| 第8週 |
NumPy 向量與矩陣運算 |
| 第9週 |
Matplotlib 資料視覺化 |
| 第10週 |
使用Pandas掌握你的資料 |
| 第11週 |
SciPy 演算法與科學運算 |
| 第12週 |
探索性資料分析實作案例 |
| 第13週 |
人工智慧相關模組安裝 |
| 第14週 |
以openCV收集影像、建立影像載入函數、分割未增強的數據 |
| 第15週 |
使用 Albumentations 對圖像和標籤進行圖像增強及模型訓練及既時偵測 |
| 第16週 |
期末實作 |
自主學習
內容 |
03.製作專題報告
|
|
| 學習評量方式 |
平時30%：作業、課堂參與、分組討論
期中實作30%
期末實作40%
|
| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) |
1.陳會安(2020)。人工智慧Python 基礎課。台北：碁峰。
2. 羅光志,生成式⇄AI」：52 個零程式互動體驗，打造新世代人工智慧素養, 書號：F5327,ISBN：9789863128359, 旗標 |
| 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 |
星期二, 2:00p.m.-3:00p.m.
星期三, 2:00p.m.-3:00p.m.
|
| 聯合國全球永續發展目標(連結網址) |
| 08.就業與經濟成長 09.工業、創新基礎建設 | 提供體驗課程：N |
|