本課程與系所培養學生能力指標關聯度：
核心能力	能力指標	高度關聯	中度關聯	低度關聯
運用數學、科學及資通訊知識的能力	能運用數學知識達成資料分析或解決問題。		✔
設計與執行實驗及分析數據的能力	具備規劃測試資訊與網路系統的能力。		✔
發掘、分析及解決問題的能力	能藉由系統分析、演算法與程式設計以解決資通訊相關之問題。		✔

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 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：智慧型機器概述 第02週：人工智慧發展歷史 第03週：專家系統研發隊伍中的主要參與者 第04週：專家系統的基本性能 第05週：前向連結和後向連結的推理技術 第06週：模糊專家系統 第07週：模糊集的操作 第08週：模糊推理 第09週：期中考 第10週：人工神經網路 第11週：多層神經網路 第12週：自組織神經網路 第13週：演化計算 第14週：基因演算法 第15週：模糊專家系統可以解決的問題 第16週：神經網路可以解決的問題 第17週：基因演算法可以解決的問題 第18週：期末考或報告

成績及評量方式

平時作業、小考及出席：40% 期末考：30% 期中考：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

1.人工智慧：智慧型系統導論(第三版)李聯旺、廖珗洲、謝政勳 全華圖書9789862800(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/~shliu/ E-Mail： shliu@cyut.edu.tw Office Hour： 星期一,第5~6節,地點:R-213; 星期二,第3~4節,地點:R-213; 分機:5208