人工智慧系統（Artificial Intelligence System, AI) 2016
修訂日期：105/02/27
班級：研究所數位二甲 學分：3學分
任課教師：吳智鴻 任課科系：數位內容科技學系
TEL：04-22183024
E-mail: chwu@ntcu.edu.tw
一、本課程之學習目的與教學目標
本課程為人工智慧領域的入門課程，在本課程著重在使學生瞭解人工智慧的內容、歷史、相關技術，並學會如何使用人工智慧的相關工具。並瞭解什麼是智慧系統辦得到及辦不到的事，實務上可用來解決的問題。本課程特別以實際業界資料集，透過完善的AI工具進行進行分析，使理論能夠與實務結合。上完課程之後，能夠應用在未來的問題中。
二、本課程之主要講授重點與範圍：
認識大腦：大腦如何改變
人工智慧的原理
（基因演算法、螞蟻演算法、粒子群演算法、計算智慧演算法）
人工智慧的發展歷史
遊戲人工智慧GAME AI
影像處理之人工智慧應用
LEGO機器人人工智慧
手機上人工智慧應用
人工智慧的商業應用
人工智慧的軟體
人工智慧相關論文討論
三、本課程之教學方法：
本課程之教學方法有三大重點：
1. 輔導學生能夠瞭解AI原理、
2. 熟悉現有AI分析工具，
3. 瞭解如何利用AI工具進行分析。
授課方式：
1. AI原理講解： 每週三小時原理解說。
2. AI分析工具： 老師上課講解與介紹AI相關工具
3. AI分析：透過實際業界資料，利用AI分析工具進行操作與分析，並瞭解如何解釋結果。
分組報告：
分組報告：每組同學依照指定議題進行分組報告。
期末報告：期末每組依課堂上介紹之內容與工具，完成一篇可以投稿研討會之文章。
四、本課程之評量方式與時間：
平時30%：上台報告
期中報告30%：
期末專案報告40%
平時30%：上台報告
(The presentation includes
1. Theory Introduction,
2. AI tool or software introduction,
3. Papers in this topic
4. Your idea in this approach )
五、使用教材或參考書目：
[A] Michael Negnevitsky, Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems 2/E, Addison Wesley.
[B] 張裴章、張麗秋、黃浩倫，「類神經網路理論與實務」，東華書局。
[C] 羅華強，「類神經網路-Matlab的應用」，清蔚科技出版。
[D] 高超群(譯): 「人工智慧 - 現代方法（第二版）」, 全華圖書, 2006.
[E] 蘇木春、張孝德，「機器學習：類神經網路、模糊系統以及基因演算法則」, 修訂二版, 全華圖書, 2004.
[F] 張云濤、龔玲，「資料探勘原理與技術」，五南書局。
[G] 翁振益、周瑛琪等合著，「決策分析方法與應用」，華泰文化。
[H] 蒙以正，「Matlab入門與精進」，儒林圖書。
--- 其他教材及參考書籍、資料將由教師於課堂上發放或指定。
六、有關學習建議事項：
學生需在老師指定之主題下，主動尋找相關資料與軟體，與提出可能應用方向，以及AI相關技術改進之方法。
「遵守智慧財產權觀念」及「不得非法影印」。
七、本課程之教學進度：（請詳填於課程進度表）
相關軟體
FileZilla
Winrar 3.7.1 Trial
Android SDK (Setup)
Eclipse (Setup)
Java JDK (Setup)
教科書
王培坤，「Google App Inventor開發手冊：不會寫程式也能設計你的 APP」，上奇資訊。
CAVE教育團隊，「Android手機程式超簡單 App Inventor」，馥林文化。
Picard, Rosalind W. Affective Computing, Mit Press, 2000.
課外參考書籍
創智慧-理解人腦運作，打造智慧機器 On Intelligence
Jeff Hawkins & Sandra Blakeslee／著 洪蘭／譯
改變是大腦的天性-從大腦發揮自癒力的故事中發現神經可塑性
The Brain That Changes Itself
作者：Norman Doidge
譯者：洪蘭