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課程介紹
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本課程與台灣科技大學共同合開，藉由一開始介紹AI人工智慧在生活中的應用，由淺而深的帶領同學進入AI的世界，另也安排目前AI技術較純熟的"聊天機器人"及"人臉辨識"兩種實作課程，動手初探AI相關技術。 |
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授課教師
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資策會教師團隊、微軟技術架構顧問黃耀逸老師、台科大教師群 |
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授課語言
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中文 |
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授課方式
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線上影片+實體實作 |
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製作單位
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DIGI+數位網路學院 |
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課程時數
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30小時 |
課程大綱
| 第一堂9/17(實體):課程介紹 | |||
| 課程注意事項 | 00:00:00 | ||
| 第二堂9/24(線上): Introductionto AI - 趨勢案例分享 | |||
| AI是什麼? + Microsoft Taiwan AI 研發中心簡介 | 00:00:00 | ||
| AI 倫理與政策 - 實現人工智能許諾的前景 | 00:00:00 | ||
| AI 時代下的競爭力 | 00:00:00 | ||
| 9/24每週任務 | 24 小時 | ||
| 9/24人工智慧應用-第二堂任務繳交 | 365, 00:00 | ||
| 第三堂10/1中秋節放假一天 | |||
| 課程相關補充教材 | 00:00:00 | ||
| 第四堂10/8(實體):AI Chatbot 實作初階 | |||
| 10/8實作課程相關資源 | 00:00:00 | ||
| 實作課程作業 | 00:00:00 | ||
| 人工智慧應用-第四堂任務繳交 | 70, 00:00 | ||
| 人工智慧應用-上課心得回饋 | 28, 00:00 | ||
| 第五堂10/15(實體):AI Chatbot 實作中階 | |||
| 10/15實作課程相關資源 | 00:00:00 | ||
| 實作課程相關影片 | 00:00:00 | ||
| 10/15作業繳交-Chatbot流程圖 | 00:00:00 | ||
| 10/15Chatbot流程圖繳交 | 119, 00:00 | ||
| 第六堂10/22(實體):AI Chatbot 實作進階小組Lab 時間 | |||
| 10/29專題展示作品繳交 | 00:00:00 | ||
| 10/29專題作品繳交 | 70, 00:00 | ||
| 第七堂10/29(實體):AI Chatbot 發表&原理 | |||
| AI chatbot發表專題最終版繳交 | 00:00:00 | ||
| AI Chatbot原理說明 | 00:00:00 | ||
| 第八堂11/5(線上):人臉辨識趨勢案例分享 | |||
| Azure student版下載&注意事項教學 | 00:00:00 | ||
| 人臉辨識趨勢案例分享 | 00:00:00 | ||
| 上課講議下載I | 00:00:00 | ||
| 人臉辨識趨勢案例分享影片實作 | 00:00:00 | ||
| 上課講議下載II | 00:00:00 | ||
| 人臉辨識趨勢案例分享-課堂任務小測驗 | 01:00:00 | ||
| 第九堂11/12(實體):人臉辨識實作初階 | |||
| 實作課程相關資源 | 00:00:00 | ||
| 第十堂11/19(實體):人臉辨識實作進中階 | |||
| 實作課程相關資源 | 00:00:00 | ||
| 第十一堂11/26(實體):人臉辨識發表&原理 | |||
| 實作課程作業繳交 | 00:00:00 | ||
| 人臉辨識專題實作繳交 | 300, 00:00 | ||
| 人工智慧應用-期末心得繳交 | 70, 00:00 | ||
| 實作課程繳交範例 | 00:00:00 | ||
| 人工智慧在台灣產業的應用 | 00:00:00 | ||
課程評價
講師
41註冊的學生
課程評價
在藉此課程使我對聊天機器人及人臉辨識系統有了初步的理解，並能夠實際應用在我所設想的情境，
但論熟悉度，我在操作Chatfuel明顯較得心應手，邏輯上也比較清晰、淺顯易懂，我認為此工具是不論科系的每個人都能夠迅速上手並擁有的技能，未來能夠廣泛應用於各領域。
人臉辨識系統相對較具困難度，內容包含程式編碼，若無程式相關的基礎，在實際操作上會較易遇上瓶頸，但我仍認為這部分最能夠激發學生的求知慾及興致。
以上兩個重點內容的唯一小缺點就是由於時間的緣故，所以整體上會比較倉促，到後期學習上會比較吃力。
感謝該平台提供學生學習新技能的機會！
人工智慧心得
整理而言上課是有趣的。很喜歡聊天機器人課程，完全用不到程式碼，而且邏輯蠻清楚蠻容易上手的。即使臉部辨識的程式部分稍微難了些，但因為有團隊合作，使得一切進行的蠻順利的，也很喜歡大家腦力激盪出來的主題發想。