114-2課程說明
🔅A I領域👉114-2學期TAICA共開設8門人工智慧領域課程，歡迎有興趣同學選讀！
🔅時間彈性👉除「人工智慧倫理」須「同步」上課外，其他課程皆可非同步上課！
🔅地點隨意👉除有實體考試課程考試時段外，只要有網路，哪裡都可以學習！
🔅師資堅強👉聯盟精挑細選，集結各大頂尖學校師資親自授課！
🔅輕鬆選課👉比照一般課程選課，不需要額外跑流程！
✅開課前會收到課程相關通知，請務必留意學校官方信箱！
✅第一周課程將實體上課、並說明注意事項，教室地點將另行通知。
智慧製造執行系統
課程：智慧智慧製造執行系統/3學分 (難易度：★★★★★★)
課程型態：鏡像課程
開課學校/教師：成功大學/陳裕民
校內協同教師：陳澤龍老師
開課序號：A211007(研究所)/ A113001(大學部)
修課限制：大三以上可修讀
課程時間：星期一6-8節 14:10-17:00
課程注意事項：本課程有實體考試，請務必確認該時段可以出席考試
修課建議：先參考主授課學校提供之課程大綱進度，初步了解課程內容
大型語言模型與資訊安全系統(EMI)
課程：大型語言模型與資訊安全系統(EMI)/3學分 (難易度：★★★★★★)
課程型態：鏡像課程
開課學校/教師：臺灣科技大學/林俊叡
校內協同教師：陳以德老師
開課序號：A211008(研究所)/ A111006(大學部)
修課限制：無
課程時間：星期一 2~4節 9：10-12：00
聯盟學校學生可非同步上課，先自行完成一小時線上自修，其餘兩小時則於助教固定時段（週一至週五擇一時段，未來將補充公布）參與線上練習，此練習為必修環節，所有學生皆須參與。
修課建議：建議修習過程式與計算機概論
生成式AI應用系統與工程
課程：生成式AI應用系統與工程/3學分 (難易度：★★★★★★)
課程型態：鏡像課程
開課學校/教師：成功大學/莊坤達
校內協同教師：魏春旺老師
開課序號：A211009(研究所)/A111007(大學部)
修課限制：無
課程時間：星期五9~B節 17:10~20:00
課程注意事項：(1)具備基本程式設計能力。 (2)具備基本Web 技術（HTML/CSS/JS）與GitHub使用經驗。 (3)對雲端服務有初步認識者佳。
修課建議：先參考主授課學校提供之課程大綱進度，初步了解課程內容
機率與統計
課程：機率與統計/3學分 (難易度：★★★)
課程型態：鏡像課程
開課學校/教師：臺灣大學/葉丙成
校內協同教師：翁世峰老師
開課序號：A211005(研究所)/A111001(大學部)
修課限制：無
課程時間：星期四 6~8節 14:10-17:00
課程注意事項：
1.本課程之影片將統一發布於 NTU COOL 平台，同學需觀看所有課程影片，並完成線上作業。
2.期中考與期末考將於各校考場以「實體」方式舉行，請同學務必確認自己能於表定日期與時間出席應考。
3.同步遠距上課時間:2/26 20:00-22:00、3/12 20:00-21:00、3/26 20:00-21:00、4/9 20:00-21:00、4/30 20:00-21:00、5/14 20:00-21:00、6/4 20:00-21:00 線上講題 (以上為暫定時程,後續若有調整將於課程網頁與社團另行公告)
實體期中評量時間 4/16 14:30-17:30
實體期末評量時間 6/11 14:30-17:30
修課建議：
1.本課程將運用微積分，若同學尚未具備相關基礎，建議預先觀看以下台大開放式課程影片（總時長約 6 小時），內容涵蓋本課程所需主題（影片連結：https://ocw.aca.ntu.edu.tw/courses/103S121），觀看以下內容能建立課程所需基礎，同學亦可依個人需求尋找其他學習資源：
1-1.極限概念與自然對數（影片前30分鐘）
1-2.導函數的基本性質 （影片前40分鐘與後30分鐘）
1-3.連鎖法與其應用
1-4.反導函數與線性逼近（影片前20分鐘）
1-5.黎曼和與定積分
1-6.積分技巧-變換變數法 （影片前30分鐘）
1-7.多變數函數的積分-二重積分
強烈建議修過微積分
深度學習(EMI)
課程：深度學習(EMI)/3學分 (難易度：★★★★★★★★★★)
課程型態：鏡像課程
開課學校/教師：陽明交通大學/彭文孝、陳永昇、謝秉均
校內協同教師：鄭成偉老師
開課序號：A211003(研究所)/A114001(大學部)
修課限制：大四以上可修讀
課程時間：星期四9~B節 17:10~20:00
課程注意事項：
1.You must have access to GPU equipped with at least 6GB of memory.
2.英文授課
3.本課程有實體考試，請務必確認該時段可出席
修課建議：想要深入掌握深度學習的核心並具備實務開發能力嗎？這是一門針對進階學習者設計的課程。如果您已具備線性代數、機率統計的基礎，並對Python與機器學習有所瞭解，歡迎一起探索深度學習的理論精髓與實作挑戰！
人工智慧倫理
課程：人工智慧倫理/3學分 (難易度：★)
課程型態：鏡像課程
開課學校/教師：東海大學/甘偵蓉
校內協同教師：何文澤老師
開課序號：A211006(研究所)/A111002(大學部)
修課限制：無
課程時間：週二 7~9節15：10~18：00，主授課學校授課時間15：20~18：10
課程注意事項：
1.本課程須"同步"上課，並線上參與實體討論
2.本課程前兩小時為東海大學甘老師線上授課，後一小時為TAICA計畫主持人清華大學陳宜欣教授帶領線上討論。
修課建議：先參考主授課學校提供之課程大綱進度，初步了解課程內容