學分數 |
3
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修課時數 |
3
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開課班級 |
日間部博士班1年級 A班
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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 |
資訊資源整合與策略應用之能力。 |
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✔
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組織溝通與資訊領導之能力。 |
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✔
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獨立思考、分析與解決問題之研究能力。 |
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✔
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國際視野與終身學習之能力。 |
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✔
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本課程培養學生下列知識: |
1. 知識:人工智慧技術為主,探討知識建構與推論技術, 建立各種知識的表示法以及知識推論的技巧
2. 技能:使學生能夠利用不同工具建立知識系統
3. 態度:培養學生主動查詢相關論文與知識的應用能力
4. 其他:透過分組培養學生完成專案的能力1.學生需了解人工智慧的歷史與未來發展2.學生需了解知識的表示與推論方法3.學生需熟悉本體知識的建構方法與工具使用4.學生需能閱讀知識工程相關議題之論文與表達報告5.學生需能撰寫知識工程相關研究報告This course is based on artificial intelligence system. The puropose of the course will let students have ability to transfer human knowledge to machine reasonable knowledge. The content includes: knowledge-based intelligent systems, rule-based expert system and uncertainty management, first order and high order logic, fuzzy expert model, frame-based expert system and blackboard system, case reasoning, evolutionary computation, neural network, hybrid intelligent system, data mining and knowledge discover and semantic web primer discussion.
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每週授課主題 |
第01週:Introduction to knowledge-based intelligent system第02週:The history of artificial intelligence and first o第03週:AI search and Rule-based expert systems;第04週:Uncertainty management in rule-based expert system第05週:Fuzzy expert systems 第06週:Frame-based expert systems 第07週:Case reasoning and blackboard; Evolutionary comput第08週:Artificial neural networks;Genetic algorithm第09週:Hybrid intelligent systems第10週:Middle Test第11週:Knowledge engineering :ontology第12週:Knowledge engineering :ontology第13週:paper report on Knowledge engineering 第14週:paper report on Knowledge engineering 第15週:paper report on Knowledge engineering 第16週:system implement第17週:final report and demo第18週:final report and demo
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成績及評量方式 |
期中考:20%學習態度:15%口頭報告:15%平時作業及出席:30%期末考:20%
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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。
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教師資料 |
教師網頁:http://www.cyut.edu.tw/~crching/
E-Mail: crching@cyut.edu.tw
Office Hour:
星期二,第3~4節,地點:M-111; 星期三,第3~4節,地點:M-111; 分機:7701、4266
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