朝陽科技大學
100學年度第2學期教學大綱
當期課號 2475 中文科名 人工智慧系統
授課教師 廖珗洲 開課單位 資訊工程系
學分數 3 修課時數 3 開課班級 日間部四年制3年級 A班
修習別 專業選修
類別 一般課程

本課程與系所培養學生核心能力關聯度高度
關聯
中高
關聯
中度
關聯
中低
關聯
低度
關聯
相關數學、科學及知識運用能力。
專案或實驗之設計、執行及結果分析能力。
實務執行所需之技術與使用工具能力。
資訊系統或應用半導體元件與晶片之設計基礎能力。
有效溝通與團隊合作及計畫管理之能力。
問題發掘、分析及解決能力。
專業倫理、時事議題之認知及終身學習能力。

本課程培養學生下列知識:
人工智慧是開發各種智慧化服務或系統的基礎理論。本課程之課程目標為:

1.瞭解各種搜尋策略
2.瞭解各種規劃推理方法
3.瞭解各種知識表示法
4.瞭解各種學習演算法

The goal of this course is to learn following import concepts in artifical intelligence: 1. Searching Strategies 2. Planning Method 3. Knowledge Representation 4. Learning

每週授課主題
第01週:Chapter 1: Introduction to knowledge-based intelli
第02週:Chapter 1: Introduction to knowledge-based intelli
第03週:Chapter 2: Rule-based expert systems47(基於規則的專家系統)
第04週:Chapter 2: Rule-based expert systems47(基於規則的專家系統)
第05週:Chapter 3: Uncertainty management in rule-based ex
第06週:Chapter 3: Uncertainty management in rule-based ex
第07週:Chapter 4: Fuzzy expert system(模糊專家系統)
第08週:Chapter 4: Fuzzy expert system(模糊專家系統)
第09週:Chapter 4: Fuzzy expert system(模糊專家系統)
第10週:期中考
第11週:Chapter 5: Frame-based expert systems(基於框架的專家系統)
第12週:Chapter 6: Artificial neural networks(人工神經網路)
第13週:Chapter 6: Artificial neural networks(人工神經網路)
第14週:Chapter 7: Evolutionary computation(演化計算)
第15週:Chapter 7: Evolutionary computation(演化計算)
第16週:Chapter 8: Hybrid intelligent systems(混合智慧系統)
第17週:Chapter 8: Hybrid intelligent systems(混合智慧系統)
第18週:期末考

成績及評量方式
期中考:25%
期末考:35%
學習態度:10%
平時作業及出席:30%

證照、國家考試及競賽關係
本課程無證照、國家考試及競賽資料。

主要教材
2.Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent System, 2ND Edition, Michael Negnevitsky, Addison Wesley, 全華圖書代理.(教科書)
3.人工智慧:智慧型系統導論,第二版,顧力栩與沈晉惠等譯,全華圖書出版(教科書)

參考資料
本課程無參考資料!

建議先修課程
本課程無建議先修課程

教師資料
教師網頁:http://www.cyut.edu.tw/~hcliao/
E-Mail: hcliao@cyut.edu.tw
Office Hour:
星期三,第3~4節,地點:E-731;
星期四,第3~4節,地點:E-731;
分機:4211

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