Course

This course will introduce a number of forward-looking optimization technologies. In order to meet the SOC vision, we will focus on the mathematical principles behind it, and focus on real-world applications. This course will mention satellite image processing, medical data analysis, 5G wireless communication, metasumber design, etc., and take these most forward-looking technologies and applications as examples. We will introduce the bridge between these basic mathematics and real-world applications in a straightforward way.

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本課程介紹半導體記憶體之元件結構及物理、製程技術、基本電路架構與設計原理。含蓋範圍包括揮發性記憶體（SRAM及DRAM）、傳統非揮發性記憶體 NAND, NOR FLASH 及未來非揮發性記憶體（電阻式記憶體、相變化記憶體、磁阻式記憶體、鐵電記憶體）。

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本課程將介紹半導體積體電路晶片的製作流程，從基本材料特性出發到電子電路元件的整體製作過程，進行詳盡完整的介紹。內容將規劃積體電路元件特性簡介及積體電路製程介紹，製成介紹中包含擴散、黃光、蝕刻、薄膜及化學機械研磨等多道製程，為此課程之基礎，課程最後將會帶到最先進的半導體製程技術，如：鰭式場效電晶體FinFETs、閘極全環場效電晶體GAAFETs等。

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這是一門「計算理論」的入門課程，旨在運用數學概念和方法來理解計算現象的本質。這個理論實際上解釋了當今計算機以及未來可能建造的任何計算機的創建、能力和限制。該課程介紹了計算複雜性理論的要素，特別涉及（基於複雜性的）密碼學。 計算複雜性研究解決特定問題所需的資源（時間和空間），這些問題在數學上被計算機建模後由計算機解決。通過區分沒有有效算法的困難和棘手的問題，計算複雜性為現代密碼學提供了基礎。在現代密碼學中，目標是設計使用有限資源難以破解的加密系統。 該課程還涉及量子計算，它對密碼學做出了最近的突破，其數學形式自然地延伸了傳統計算，使用了線性代數的概念。這種延伸被稱為量子門和量子電腦，它們使得可以使用新算法模擬並行計算（使用量子叠加）以加快運行時間。

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1: 監督式學習及非監督式學習 2: 多層感知器 3: 邏輯回歸 4: 學習參數估計 5: 可能近似正確模型 6: 常見機器學習模型 7: 正規劃學習演算法 8: 對比式學習 9: 向量支持機 10: VC維度與可學習性 11: 學習收斂極限分析

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計算模型、AI技術與數據分析已被廣泛地應用在大腦、認知心理的研究領域。本課程的目標是提供學生認知科學研究的重要概念與議題，特別是如何使用計算模型的方法探討認知行為與理論。課程涵蓋語言、閱讀、學習、記憶與視覺相關研究，以及大腦認知活動。所有的主題都會介紹計算模型如何模擬心理學實驗數據、提供認知歷程機制運作的說明，以及其可能的應用。

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這門課是智慧運算學分學程的頂石課程，由敏求智慧運算學院的老師密切陪伴、引導同學進行智慧運算跨域應用專題。希望讓同學在學習智慧運算相關課程後，能進一步挑戰運用這些能力，解決社會實際問題。這堂課分成一與二兩部份。第一部分將讓同學從尋找定義問題開始，應用所學完成跨域整合應用專題初步構想，並成為下學期第二部分的專題的敲門磚。

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本課程將介紹生成式人工智慧的基礎知識和應用，包括Chat-GPT等生成式人工智慧工具的使用方法和應用案例。課程將分為兩個部分，第一部分將介紹生成式人工智慧在不同職業和情境任務中的應用，學生需要分組進行角色分配，並進行相關討論和書面報告。第二部分將介紹生成式人工智慧在社會科學量化研究中的應用，並重現相關論文和進行相關討論和實作作業。最後，學生需要進行期末報告，評估生成式人工智慧應用所帶來的影響，並提出新的分析方法和框架。

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熱門領域的必備先修技能！無論是機器學習Machine Learning或是巨量資料分析，都需學生擁有機率與資料導論的知識能力。本課程將介紹基礎機率模型及統計方法，包括描述性統計，機率，隨機變數，及樣本平均值的分佈…等。本課亦會講授進階的統計方法：變異數分析和迴歸分析，學生將學習如何把統計方法應用於解決實際的問題。

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跨國合開課程好評不斷繼續開！成大敏求智慧運算學院與日本香川高專聯合開課，成大學生將會與香川高專學生一起上課，學習人工智慧機器人實作課程。 這堂課從基礎的AI圖像識別開始講起，讓同學使用Python建置、訓練並評估深度學習模型（deep learning model），並以此應用於實際的機器人自走車，了解如何透過AI圖像識別讓機器人自走車與真實世界互動。老師將指導學生結合其他軟硬體與課程所學，完成人工智慧機器人專案，擁有完整實作的經驗。 這堂課希望學生可以享受動手做的樂趣，藉著學習人工智慧機器人實際應用的原理與工具，擁有相關能力及經歷。在學期期間，如果疫情許可，不排除安排成績優秀同學實地訪問香川高專，讓兩校學生有親身交流的機會。

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本課程的主要目標是介紹建模和模擬中普遍感興趣的方法以及其應用，側重於在診斷和治療應用以及生理過程中與生物醫學工程相關的計算方法和應用。 本課程將為學生提供生物醫學工程的建模概念，並通過計算框架了解基本方法。我們將結合相關應用領域的理論和動手實踐。 此外，本課程將向學生介紹如何將這些模型集成到生物醫學工程應用程序和工具中。

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This course introduces the programming language Python, from basic usage to advanced applications. Python is a powerful object-orientated programming language, which can be used in different areas, such as network programming, image processing, robot control, and deep learning. This course aims to develop the ability to solve the problems in real life and at work by using python.

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