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人工智慧

114-2 開課
  • 流水號

    48733

  • 課號

    CSIE5400

  • 課程識別碼

    922 U3020

  • 無分班

  • 3 學分
  • 選修

    資訊工程學研究所 / 智慧醫療學分學程 / 老人與長期照護學程 / 資料科學碩士學位學程 / 資訊網路與多媒體研究所

      選修
    • 資訊工程學研究所

    • 智慧醫療學分學程

    • 老人與長期照護學程

    • 資料科學碩士學位學程

    • 資訊網路與多媒體研究所

  • 鄭文皇
  • 五 2, 3, 4
  • 資103

  • 2 類

  • 修課總人數 160 人

    本校 160 人

  • 無領域專長

  • 中文授課
  • NTU COOL
  • 核心能力與課程規劃關聯圖
  • 備註

    資工所、老人長照學程 初選不開放。人工智慧碩士班必修。
    智慧醫療學程 初選不開放。人工智慧碩士班必修。智慧醫療學分學程所屬電資學院數據領域課程
    資料科學學程 初選不開放。
    網媒所 初選不開放。人工智慧碩士必修。

  • 本校選課狀況

    已選上
    0/160
    外系已選上
    0/0
    剩餘名額
    0
    已登記
    0
  • 課程概述
    Artificial Intelligence (AI) refers to the sophisticated capabilities of machines that mimic human cognitive functions, including reasoning, learning, planning, and creativity. This course is meticulously designed to offer a hands-on introduction to a broad spectrum of AI methodologies applicable to an array of problem-solving scenarios. It aims to equip participants with the insight to identify opportune moments and effective strategies for employing established AI techniques to address and resolve novel challenges. ◗ 注意:本課程未開放初選,選課方式將於第一次上課於課堂上公布。另本課程之「課程進度」與「成績評量方式」等規定可能會視實際授課狀況進行動態調整。
  • 課程目標
    Upon completing this course, students will have acquired the expertise to: ◗ Construct and comprehend the mathematical underpinnings of rational, learning agents ◗ Identify and implement appropriate AI methodologies across a diverse array of problem domains ◗ Understand the application of these methodologies within contemporary AI systems ◗ Develop the readiness to make informed decisions regarding the utilization of AI in societal contexts
  • 課程要求
  • 預期每週課前或/與課後學習時數
  • Office Hour
    與助教或老師聯繫安排 助教信箱:ai.spring.2026@gmail.com
    *此 Office Hour 需要提前預約
  • 指定閱讀
  • 參考書目
    Stuart Russell and Peter Norvig, “Artificial Intelligence: A Modern Approach,” 4th edition, Pearson Education, 2021.
  • 評量方式
    50%

    Assignments

    2 times, announced in class or from the course web

    40%

    Final Projects

    Project based team demo with oral presentation

    10%

    Class Participation

    Only applicable for “Invited Talks”


    1. 本校尚無訂定 A+ 比例上限。
    2. 本校採用等第制評定成績,學生成績評量辦法中的百分制分數區間與單科成績對照表僅供參考,授課教師可依等第定義調整分數區間。詳見 學習評量專區
  • 針對學生困難提供學生調整方式
    調整方式說明
    A2

    以錄影輔助

    Assisted by video

    D1

    由師生雙方議定

    Negotiated by both teachers and students

  • 補課資訊
  • 課程進度
    02/27第 1 週和平紀念日遇例假日補假 (放假日)
    03/06第 2 週Course Overview
    03/13第 3 週Agentic and Classic AI: ◗ Knowledge ◗ Reasoning ◗ Learning ◗ Multiagency ◗ Applications
    03/20第 4 週Agentic and Classic AI (cont.)
    03/27第 5 週Agentic and Classic AI (cont.)
    04/03第 6 週兒童節遇例假日補假(放假日)
    04/10第 7 週Agentic and Classic AI (cont.)
    04/17第 8 週Agentic and Classic AI (cont.)
    04/24第 9 週Agentic and Classic AI (cont.)
    05/01第 10 週勞動節(放假日)
    05/08第 11 週Agentic and Classic AI (cont.)
    05/15第 12 週Agentic and Classic AI (cont.)
    05/22第 13 週Agentic and Classic AI (cont.)
    05/29第 14 週Agentic and Classic AI (cont.)
    06/05第 15 週Agentic and Classic AI (cont.)
    06/12第 16 週Final Projects