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標題	內容
課程名稱	大數據分析及應用
授課教師	李明昌
學分數	3
上課時數	3
學習目標	本課程將先從人工智慧與生活應用等相關範例介紹，再深入探討人工智慧進階之議題，接著說明大數據分析概論與其應用。因此，本課程內容包括人工智慧概論、人工智慧與生活應用呈現說明、聊天機器人的建置與應用、大數據概論介紹、視覺化效果、社群平台資料串接應用等內容，以培養學生具備智慧型資訊應用與數據分析之技能。
進度安排與大綱	第1週課程簡介 (Class Introduction) 第2週人工智慧簡介與大數據應用 (AI and Bigdata) 第3週 Anaconda 免費軟體介紹 (Anaconda) 第4週 Python 四大物件簡介 (Python objects) 第5週 Python 資料分析 (Python Data Analysis) 第6週資料探勘,機器學習與模型評估 (Data mining, Machine Learning and Model evaluation) 第7週機器學習應用-集群法 (ML - Clustering) 第8週機器學習應用-關聯規則 (ML - Association rules) 第9週期中考週 (Midterm Exam) 第10週機器學習應用-迴歸 (ML - Regressaion) 第11週機器學習應用-決策樹 (ML - Decision tree) 第12週機器學習應用-決策樹 (ML - Decision tree) 第13週開放資料案例研究 (Open data case study) 第14週 Streamlit 簡介 (Streamlit Introduction) 第15週 Streamlit 輸入,通理,輸出 (Streamlit input, process, output) 第16週期末考週 (Final Exam) 第17週多元學習週-AI 及 SDGs訓練 (Diverse Learning: AI and SDGs Training) 第18週多元學習週-AI 及 SDGs訓練 (Diverse Learning: AI and SDGs Training)
授課方式	課堂講述與上機操作
評量方式	平時30% 期中 30% 期末 40%
使用書籍或參考書籍	https://github.com/rwepa/teaching-programming https://www.youtube.com/@alan9956

本課程將先從人工智慧與生活應用等相關範例介紹，再深入探討人工智慧進階之議題， 接著說明大數據分析概論與其應用。因此，本課程內容包括人工智慧概論、人工智慧與生活應用呈現說明、聊天機器人的建置與應用、大數據概論介紹、視覺化效果、社群平台資料串接應用等內容，以培養學生具備智慧型資訊應用與數據分析之技能。

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李明昌

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