114-1學期TAICA課程、選課暨上課說明
最後更新日期 :
2025-07-21
1. 開放四技部（大三本國生排除）、碩士班學生選課。
2. 學生請先自行於本校網路選課期間至本校選課系統選課。已在本校選課系統加選的同學，配合NTU COOL 平台要求，課務組將依下列梯次時間上傳修課名單至NTU COOL 平台→NTU COOL 平台處理修課名單→系統以Email發送課程邀請信給新加入課程學生學校信箱(本校學生個人mail帳號：學號@mail2.mcut.edu.tw )：
●上傳修課名單：(時程待更新後公告)
●期中停修：(時程待更新後公告)(全國統一時間)
3. 學期修課學分上限不變且不得衝堂。
4. 上課方式使用線上課程平台NTU COOL。部分課程與校內上課節次不同，請務必留意上課時間！修課時，需注意部分課程有規定同時段考試與報告。
5. 114學年度第1學期TAICA預定開放10門主導課程，請點選連結或查閱下方表格。
(表格設計以手機閱讀為主，使用電腦瀏覽建議請按F12)
6. 鏡像課程：非實體之線上課程；衛星課程：包含本校教師之協同授課。
註：請留意，授課教師可能會根據實際情況調整教學細節，最終以教學設計為準。
| 中文課名 | 英文課名 | 開課學校 | 開授教師 | 開課級別 | 授課語言 | 對應學程（課名） | 班級人數 | 上課時間 | 是否接受非同步 | 同步考試時間 | 學生選修限制 | 遠距上課連結 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 資料探勘與應用 | Data Mining : Concepts, Techniques, and Applications | 清華大學 | 陳宜欣 | 研究所 開放大三（含）以上選課 |
英文 | 人工智慧自然語言技術學分學程 （資料探勘與應用） |
5000人 (保留250人給清大，聯盟校自訂，若為封閉型授權盟校，不超過100人) | 星期一 9:00~12:00 | 是 | 2025/12/8 9:00~12:00（所有學生需同步進行，在此時段無法應考的學生請勿修課） | · 建議學生需已修過Python程式設計、有基本機率概念 · 本課程期末專題採分組開發，請審慎評估可投入的時間在選課，以避免影響同組修課同學之權益。 |
請點選 |
| 基礎程式設計（C++） | Introduction to Programming (C++) | 陽明交大 | 温宏斌 | 大學部 | 中文 | 人工智慧探索應用學分學程 （程式設計） |
1500人，保留100人給開課學校，盟校自訂 | 星期一 9:00~12:00 | 是 | 10/20 與 12/15上午 9:00–12:00為期中考試與期末考試時間，選修課程同學務必配合保留時間參與考試。 | 無 | 待確認 |
| 人工智慧導論 | Introduction to Artificial Intelligence | 成功大學 | 朱威達 | 大學部 | 中文 | 人工智慧探索應用學分學程 （人工智慧導論） |
2850人（保留 150人給開課學校，聯盟學校每校至多50人，條件式授權盟校人數自訂） | 星期四 13:10~16:00 | 是 | 同步考試時間為2025年12月11日, 13:10~16:00 （所有學生需同步進行，在此時段無法應考的學生請勿修課） | 課堂作業包括程式作業，修課學生需具備程式撰寫能力以及演算法的基本知識。 | 請點選 |
| 金融科技導論 | Introduction to FinTech | 臺灣大學 | 張智星 | 研究所 | 中文 | 人工智慧探索應用學分學程 （人工智慧應用課程） |
2630人 (保留 200人給開課學校，聯盟校上限45人) | 星期三 9:10~12:10 | 是 | 2025 /12/17 9:10~12:10 | 先修課程要求 ● Percentages ○ Calculus ■ Basic differentiation, differentiation to find optimum ○ Linear algebra ■ Matrix operations, determinant, eigenvalue/eigenvector ○ Probability ■ Discrete/continuous random variables ○ Machine learning ■ Basic idea of training/test for model construction, preferably with hands-on experience |
請點選 |
| 統計學暨實習 | Statistics with Recitation | 臺灣大學 | 李宗穎 | 大學部 | 英文 | 人工智慧工業應用學分學程 （統計） |
盟校自訂 | 星期二 13:20-15:10 PM (recitation session) 星期三 9:10-12:10 AM (lecture) |
是 |
進行 6 次小考（9/23、10/7、10/14、11/11、11/25、12/2）、1 次期中考（10/22）、 1 次期末考（12/10），皆為同步紙本考試。 |
This is an English-medium course. English must be used at all times in class, including for homework, quizzes, exams, and all other course-related work. We will use NTU COOL to share course materials and announcements. You are expected to check both NTU COOL and your school email daily to stay informed and up to date. All cell phones and other communication devices should be turned off or silenced during class. Students may be cold-called to answer questions. Active and voluntary participation in discussions is highly encouraged. |
TBA |
| 智慧人機互動 | Human-AI Interaction | 臺北科技大學 | 韓秉軒 | 研究所 開放大三(含)以上選課 |
中文 | 人工智慧自然語言技術學分學程 （智慧人機互動） |
5650人 (保留 250 名學生給開課學校，封閉式授權盟校每校不超過 100 人，條件式授權聯盟校不限) |
星期四 13:10~16:00 | 是 | 12/27共同展示交流期末成果 | 建議學生先修習「生成式人工智慧導論」課程，或其他與人工智慧、自然語言處理相關之課程，具備基礎的 AI 概念與應用經驗。此外，應具備基本的多媒體程式設計能力，並熟悉 Unity Editor 的操作與 Unity SDK 的基礎開發技能。若尚未接觸過 Unity，建議可先參考以下入門資源進行預習： - Unity 官方教學平台：https://learn.unity.com/ - OPENEDU 線上課程《互動程式設計 I》： https://www.openedu.tw/course?id=1328 |
請點選 |
| 自然語言處理 | Natural Language Processing | 清華大學 | 高宏宇 | 研究所 | 中文 | 人工智慧自然語言技術學分學程 （自然語言處理） |
2360人 (保留 200人給開課學校，聯盟校不限) | 星期二13:20-15:10 星期四13:20-14:10 |
是 | 建議學生須先具Python程式語言的先備知識。 | 請點選 | |
| 電腦視覺實務與深度學習 | Computer Vision Practice with Deep Learning | 臺灣大學 | 鄭文皇 | 研究所、大三、大四 | 中文 | 人工智慧視覺技術學分學程 （電腦視覺） |
盟校自訂 | 星期五 9:10-12:10 | 是 | 建議學生修讀過機器學習與深度學習。 | 待確認 | |
| 生成式人工智慧與機器學習導論 | Introduction to Generative Artificial Intelligence and Machine Learning | 臺灣大學 | 李宏毅 | 大學部 | 中文 | 人工智慧工業應用學分學程（機器學習） 人工智慧視覺技術學分學程（機器學習） |
開課學校1000人，其餘聯盟學校人數上限20人 | 週五14:20 開始，實際上課週次為9/12、9/19、9/26、10/17、10/24、 10/31、11/14、11/28、12/5、12/12 |
是 | Youtube連結將於開學前提供 | ||
| 生成式AI：文字與圖像生成的原理與實務 | Generative AI: Text and Image Synthesis Principles and Practice | 政治大學 | 蔡炎龍 | 大學部 研究所 |
中文 | 人工智慧自然語言技術學分學程 （生成式人工智慧導論） |
盟校自訂 | 星期二 16:00-19:00 | 是 | 請點選 |
114-1主導課程資訊.pdf
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