107年第2學期-5474 專題討論〈二〉 課程資訊

評分方式

評分項目	配分比例	說明
口頭報告	40	文獻報告
實作	60	專題實作報告

教育目標

本課程以專題實作主軸，相關理論的研讀為輔。實作的主題包括：數據分析、機器學習、機械手臂路徑控制等。課程的進行方式包括： 1. 理論研讀 2. 文獻報告 3. 實作討論 歡迎有興趣的大學部同學選修（建議先與找授課教師討論）。

課程概述

本課程著重於探討工程經濟分析在決策與管理上的應用，內容涵蓋資金時間價值、投資替選方案比較、壽命週期成本分析、風險與不確定性決策方法、成本效益分析，以及永續與社會影響評估等議題並與生成式AI應用相結合。課程將結合理論講授與實務案例，透過案例討論與專題研討同時應用生成式AI應用輔助決策與討論，提升學生在成本分析、投資評估、風險管理與永續發展議題上的專業判斷期望學生能在課程結束後，具備獨立進行工程專案經濟評估與決策之專業能力，並能進一步應用於產業實務與學術研究。

基本資料

選修課，學分數：0-3
上課時間：
修課班級：應數系3,4,碩1,2
修課年級：年級以上
選課備註：大學部可抵專題；上課時間另訂，選課前請先與任課老師商討

參考書目

1. Deep learning with Python, Francois Chollet, 2018, Nanning Publication.
2. Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series), Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville, The MIT Press (November 18, 2016).
3. 機器學習（參考書籍 2. 的中譯本）