本課程以物理問題為核心，介紹機器學習的基本概念、常用方法及其在現代物理研究中的應用。課程強調理解機器學習模型背後的原理與物理意義，使學生能夠判斷模型結果的合理性與侷限性，並培養運用人工智慧工具解決科學問題的能力。 透過真實物理案例分析與專題實作，學生將學習如何從資料中萃取資訊、建立適當模型、解讀分析結果，並探討機器學習在實驗物理、材料科學、統計物理、天文物理及量子科學等領域中的應用。課程同時鼓勵學生善用生成式人工智慧輔助程式開發與資料分析，並培養批判思考與自主驗證能力，以建立兼具物理素養、數據分析能力與AI應用能力的跨領域能力。

Machine Learning for Physics and Astronomy
作者： Acquaviva, Viviana
原文出版社：Princeton University Press

Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow
作者：Aurélien Géron
原文出版社：O’Reilly Media