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一、課程類型說明:
(一) 鏡像課程: 由開課學校老師批改作業及考試評分
(二) 衛星課程: 由開課學校老師授課、本校協同老師協助批改作業及考試評分
二、各開課學校1142學期開學日均為115.02.23(一)。
三、實體同步考試時間 (將陸續更新)，請選課同學預留時間出席。
| 課程 | 時間 |
| 智慧製造執行系統 | 期中考: 4/20(一) 14:10~17:00 |
| 期末考: 6/22(一) 14:10~17:00 | |
| 機率與統計 | 期中考: 4/16(四) 14:30~17:30 |
| 期末考: 6/11(四) 14:30~17:30 | |
| 深度學習 | 期末考: 6/4(四) 12:20~15:10 |
四、課程資訊若有異動將隨時更新，請同學們隨時留意最新公告！
| 課程名稱 | 課程資訊 |
| 智慧製造執行系統 Intelligent manufacturing execution systems (點我看課程大綱) |
1.開課學校教師: 成功大學陳裕民老師 |
| 2.學分數: 3 | |
| 3.課程模式: 鏡像課程 | |
| 4.開課級別: 研究所，另開放大三大四修讀 | |
| 5.授課語言: 中文 | |
| 6.開放人數: 100人 | |
| 7.上課時間: 每週一 14:10~17:00 | |
| 8.是否可接受非同步: 是 | |
| 9.對應學程: 人工智慧工業應用學分學程(智慧製造) | |
| 大型語言模型與資訊安全系統 Applying large language models in cybersecurity systems (點我看課程大綱) |
1.開課學校教師: 臺灣科技大學林俊叡老師 |
| 2.學分數: 3 | |
| 3.課程模式: 鏡像課程 | |
| 4.開課級別: 研究所 | |
| 5.授課語言: 英文 | |
| 6.開放人數: 100人 | |
| 7.上課時間: 每週一 9:20~12:20, 第一個小時為線上課程自修，後兩個小時為直播演練時間。若選擇非同步遠距，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參與線上練習(週一至周五擇一時段，未來將補充公告)，所有學生皆須參與。 | |
| 8.是否可接受非同步: 是 | |
| 9.對應學程: 人工智慧探索應用學分學程(人工智慧應用課程) | |
| 生成式AI應用系統與工程 Generative AI application systems & engineering (點我看課程大綱) |
1.開課學校教師: 成功大學莊坤達老師 |
| 2.學分數: 3 | |
| 3.課程模式: 鏡像課程 | |
| 4.開課級別: 研究所，開放學士班學生選修 | |
| 5.授課語言: 中文 | |
| 6.開放人數: 100人 | |
| 7.上課時間: 每週三 14:00~17:00 | |
| 8.是否可接受非同步: 是 | |
| 9.課程要求: | |
| (1)具備基本程式設計能力、基本Web技術 (HTML/CSS/JS)與GitHub使用經驗。 | |
| (2)對雲端服務有初步認識者佳(不為必要條件)。 | |
| 10.對應學程: 人工智慧探索應用學分學程(人工智慧應用課程) | |
| 機率與統計 Probability & statistics (點我看課程大綱) |
1.開課學校教師: 臺灣大學葉丙成老師 |
| 2.學分數: 3 | |
| 3.課程模式: 鏡像課程 | |
| 4.開課級別: 學士班 | |
| 5.授課語言: 中文 | |
| 6.開放人數: 50人 | |
| 7.上課時間: 同步遠距2/26(四) 20:00-22:00、3/12(四) 20:00-21:00、3/26(四) 20:00-21:00、4/9(四) 20:00-21:00、4/30(四) 20:00-21:00、5/14(四) 20:00-21:00、6/4(四) 20:00-21:00 (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(四) 14:30-17:30 | |
| 實體期末評量時間 6/11(四) 14:30-17:30 | |
| 8.是否可接受非同步: 是 | |
| 9.課程要求: | |
| (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 | |
| (2)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。 | |
| (3)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。 | |
| 10.對應學程: 人工智慧探索應用學分學程(機率) | |
| 深度學習 Deep learning (點我看課程大綱) |
1.開課學校教師: 陽明交通大學彭文孝老師、陳永昇老師、謝秉均老師 |
| 2.學分數: 3 | |
| 3.課程模式: 鏡像課程 | |
| 4.開課級別: 研究所，開放大四學生選修 | |
| 5.授課語言: 英文 | |
| 6.開放人數: 10人 | |
| 7.上課時間: 每週四 12:20~15:10 | |
| 8.是否可接受非同步: 是 | |
| 9.課程要求: You must have access to GPU equipped with at least 6GB of memory. | |
| 10.對應學程: 人工智慧視覺技術學分學程(深度學習) | |
| 人工智慧倫理 AI ethics (點我看課程大綱) |
1.開課學校教師: 東海大學甘偵蓉老師 |
| 2.學分數: 3 | |
| 3.課程模式: 衛星課程 | |
| 4.開課級別: 學士班 | |
| 5.授課語言: 中文 | |
| 6.開放人數: 50人 | |
| 7.上課時間: 每週二 15:20~18:10 | |
| 8.是否可接受非同步: 否 | |
| 9.對應學程: 人工智慧探索應用學分學程(人工智慧倫理) 人工智慧工業應用學分學程(人工智慧倫理) 人工智慧自然語言技術學分學程(人工智慧倫理) 人工智慧視覺技術學分學程(人工智慧倫理) |
|
| 生成式AI的人文導論 Introducing generative AI for humanities (點我看課程大綱) |
1.開課學校教師: 臺灣大學謝舒凱老師 |
| 2.學分數: 3 | |
| 3.課程模式: 待確認 | |
| 4.開課級別: 學士班&研究所 | |
| 5.授課語言: 中文 | |
| 6.開放人數: 100人 | |
| 7.上課時間: 每週五 10:20~13:10 | |
| 8.是否可接受非同步: 是 | |
| 9.課程要求: 本課程的作業與練習，從傳統偏重工程或程式碼的細節，轉向以直覺、風格和語義驅動的「Vibe Coding」實踐。不具備python程式知識亦可，但是要具有開放、樂於學習新事物的精神與毅力，才能有所收穫。 | |
| 10.對應學程: 人工智慧探索應用學分學程(生成式人工智慧導論) 人工智慧自然語言技術學分學程(生成式人工智慧導論) |
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| 機器導航與探索 Robotic navigation & exploration (點我看課程大綱) |
1.開課學校教師: 清華大學胡敏君老師 |
| 2.學分數: 3 | |
| 3.課程模式: 衛星課程 | |
| 4.開課級別: 研究所 | |
| 5.授課語言: 中文 | |
| 6.開放人數: 50人 | |
| 7.上課時間: 每週一 18:30~21:20 | |
| 8.是否可接受非同步: 是 | |
| 9.課程要求: | |
| (1)建議學生需已修過Python程式設計、影像處理、深度學習相關課程。 | |
| (2)學生須自備具GPU顯卡之電腦。 | |
| (3)本課程期末專題採分組開發，為避免影響同組修課同學之權益，本課程不接受期中停修，請謹慎評估可投入的時間再選課。 | |
| 10.對應學程: 人工智慧探索應用學分學程(人工智慧應用課程) 人工智慧工業應用學分學程(機器人專題) 人工智慧視覺技術學分學程(人工智慧影像應用課程) |