GS4524 人工智慧跨域應用專題
國立中央大學 通識教育中心
人工智慧跨域應用 學分學程
113-1 人工智慧跨域應用專題
歡迎進入AI學程專題
- 很開心同學即將修畢通識教育中心「人工智慧跨域應用」學分學程(以下簡稱AI學程) ，人工智慧跨域應用專題(以下簡稱AI專題)是一門專題課程，目的讓同學應用AI學程所學，以小組為單位製作專題
人工智慧跨域應用專題目標
- 運用通識教育中心人工智慧跨域學分學程所開設之課程知識(之前學過的內容)，以小組團隊分工合作模式，製作期末專題(現在要做的專題)。讓同學可以將所學的程式語言應用在實際落地的專題應用上。從選題、數據收集、模型製作、簡報呈現、書面報告等，各有難度以及需克服的地方，考驗同學面對問題，解決問題的能力。若行有餘力，建議參與各項競賽或撰寫研討會論文。
- 專題將以問題導向(Problem - orientated)的方式，讓學生運用相關的數學與程式針對自己感興趣的企業或社會痛點，使用人工智慧提出解方，並予以實作驗證，證明方法有效。
鼓勵練習以下特質：
- 創意思考，挖掘問題，獨立思考，解決問題
- 利他主義，共好主義，表現自主學習能力，主動探索未知，並分享探索心得成果
- 勇敢探索新知，擁抱多元領域背景組員，並樂於分享知識，結交不同科系的朋友，勇敢踏出舒適圈
執行步驟：
- 5-6人一組AI團隊，針對研究領域、企業痛點或社會議題進行發想，提出解決方案並實作驗證
- AI團隊分工：產品經理、資料科學家、資料工程師
- 產出成果：論述、AI模型或演算法、資料收集分析處理流程、人機互動介面、專題網站、專題簡報(複選)
專題課程要求
- 學期中，每週實體上課(文學一館113教室)，並製作專題，16+2週
- 若課業忙碌 (總學分>25以上)，建議可選「AI專題暑修(同課號)」
- 論述報告40%，期中報告30%，期末報告30%
- 所有評分都讓學生進行同儕互評，教師占70%，學生占30%
上課時間
- 113-1：週三18:00-20:50
- 113暑修：
8/26：上午(0900-1200)
8/27-8/30：上午(0900-1200)、下午(1300-1600)
9/2：上午(0900-1200)
9/3-9/6：上午(0900-1200)、下午(1300-1600) 共計54小時
加選密碼卡
專題小組
小組分工：
- 產品經理：專題文案撰寫、精煉專題論述
- 資料科學家：演算法開發、資料前處理、資料視覺化
- 資料工程師：網路爬蟲、網頁環境建置、數據儲存資料庫環境建置、資料視覺化
上課時間製作專題
- 以小組為單位，論述報告(第6週，40%)，期中報告(第11週，30%)、期末報告(第16週，30%)
人工智慧跨域應用專題製作框架
從各科領域到應用GAI架構跨領域專題
Chat As Learning 聊天式學習
累積學術與競賽成果
- 數位教育專題
- 2023, 2024 IEEE ICALT Short Paper共2篇
- 運動科技專題
- 2024 PBR期刊1篇
- 2023 Garmin新加坡高峰會亞洲入選
- 雲端電子發票商業智慧零售專題
- 2022 千里馬競賽，企業，永續綠能組，優選
輔助工具
- 自組電腦1號機：i7-12700K、96GB DDR4 RAM、Nvidia 3080*1
- 自組電腦2號機：i7-14700K、128GB DDR5 RAM、Nvidia 4060 Ti*1
- 自組電腦3號機：i7-14700K、128GB DDR5 RAM、Nvidia 4090*1
- 13吋 Macbook Air M1 8GB 256GB *4
- 16吋 LG Gram i7 version *1
- 雷蛇 eGPU 外接盒 *1
- Apple Watch SE (2022) *1
- Apple Watch S8 *2
- Garmin Forerunner 255 *5
- Leap Motion *1
- Samsung 1TB SSD *2、創建 2TB SSD *1
- 威剛 1TB SSD *1、金士頓 4TB SSD *4
教師正進行且有支援的專題研究方向
(以下僅列出教師正進行且有支援的專題研究方向。專題選題無限制，同學可自行組隊設定題目。)
- 數位教育專題 (生成式AI、Quiz自動出題、問題文本分析、沉浸式雙語學習...等) (累積成果：2023, 2024 IEEE ICALT Short Paper共2篇)
- 腦與認知科學專題 (腦波分析、睡眠分析、認知作業遊戲...等)
- 運動科技專題 (Garmin手錶生理數據分析、血氧、最大攝氧量估計...等) (累積成果：2024 PBR期刊1篇，2023 Garmin新加坡高峰會亞洲入選)
- AIOT雲端邊緣運算 (室內定位、校園定位、展場定位...等)
- 儀器硬體通訊與控制 (智慧工廠、震動檢測、環境危險偵測...等)
- 生醫影像辨識 (皮膚癌資料、3維影像分割)
- 雲端電子發票商業智慧零售專題 (結合電子發票、生成式AI、碳足跡...等)(累積成果：2022 千里馬競賽，企業，永續綠能組，優選)
FAQ
Q: 如何選修?
A: 學生修畢自己所屬學院於本學程所屬領域之 AI 程式語言、AI 基礎課程、AI 跨域應用及 AI 社會運用主軸課程，方可修習 AI 專題實作。相關資訊：「人工智慧跨域應用」學分學程選修辦法。
Q: 是否需要再選課前先組隊、決定題目?
A: 課程第一週再進行組隊選題目即可。有意進行研究撰寫論文者可先與老師討論後先開始進行。
