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110-2學期 AI應用單元課程

收件時間 審查公告日期 通過名單
即日起至111/02/17(四) 111/02/18(五)


申請步驟與流程

Step1. 填寫線上申請表

請欲申請教材之教師於申請表中明確填寫相關資訊並待審核通知。 
線上申請表網址:
https://reurl.cc/exV0GQ

聯絡資訊如下:分機6437,Email:carolyang@g.chu.edu.tw(AI+體驗中心-專任助理 楊小姐​) 。

 

Step2. 等候審核通知

本中心於111年02月18日(五)將審核通過之名單公告於AI+體驗中心官網,將依據教師所提供之email帳號,開通所需教材之線上使用權限。

注意事項:AI應用單元課程申請通過後,僅提供教材予教師授課使用,並無提供助教協助課程授課。

 

Step3. 實際授課

一、教師可於下列地點擇一授課
(1) 原授課教室
(2) AI+體驗中心
二、如欲使用AI+體驗中心場地進行授課,請預先聯繫本中心進行場地預約。

注意事項:場地預約請提前兩週進行申請,如預約時間與其他申請人相衝突,將依據申請之優先順序進行排定。

 

Step4. 成果繳交

請教師於111年6月23日前繳交
├ 1. 課程問卷:課程結束時,請修課學生填寫線上回饋問卷
├ 2. 成果報告書 →(點擊下載成果報告書格式)
└ 3. 上傳課程照片電子檔5至10張,其畫面須至少包含 (1) 教師授課及與教材投影之畫面 (2) 學生上課畫面。

注意事項:審核通過通知信件中將提供線上回饋問卷網址與成果繳交之雲端網址。

 

Step5. 申請Azure點數

申請通過後,若教師於跨域AI專業課程有Azure點數使用之需求,請填寫Azure點數申請表單,本中心會提供點數供教師授課使用。

 

AI應用單元課程

 

編號 教材名稱 主題 教材大綱
1.1 智慧語音體驗 AI基礎介紹、AI應用介紹、文章發音練習服務體驗
1.2 智慧建築檢測★ 使用Microsoft Azure Machine Learning Studio預測鋼筋腐蝕數據
1.3 自訂視覺辨識模型 使用Microsoft CostumVision自訂視覺辨識模型,進行照片分類與辨識
1.4 Azure IoT 服務★ 使用Arduino、感測器與Azure IoT服務預測天氣溫度與濕度,將資料記錄至資料庫,並將數據以視覺化圖表呈現,達成一連串物聯網實作情境
1.5 智慧銷售預測★ Azure Cognitive Services感知服務介紹、使用Azure Machine Learning Studio創建ML模型、ML實際應用例子
1.6 智慧聊天訂房 AI基礎介紹、AI發展與應用/常見名詞、AI應用展示、聊天機器人建立、訂房情境體驗
2.1 即時影像之智慧辨識★ 運用Machine Learning Computer Vision API、Face API 、使用Cognitive Services分析即時視覺影像、從即時影像擷取資訊,以文字顯示辨識的相關資訊
2.2 機械設備之智慧監診★ 運用 K-Means Clustering 等演算法與訓練模組、學習建立 Machine Learning 模組以及可視化數據圖表,分析空壓機設備運行狀態並察覺異常訊息,瞭解智慧監診相關應用
2.3 CNC異常之智慧偵測★ 運用Two-Class boosted Decision Tree等演算法、學習建立 Machine Learning 模組以及可視化數據圖表,分析CNC設備運行狀態並察覺異常訊息,瞭解異常偵測相關應用
2.4 自動販賣機之智慧預測 運用Linear Regression演算法、Train Model 與 Score Model,進行 Machine Learning 數據預測、Evaluate Model統計資料、建立Web Services之智慧預測相關應用
2.5 學習分類模型之智慧分析 建立Automated Machine Learning (自動化機器學習) 、使用Visualize Interface建立Classification Model with Machine Learning 實驗、Big Data Analysis
備註:教材中有標住★符號為有使用Machine Learning Studio之教材,該教材因微軟Azure平台更新後,需透過新版Azure Machine Learning進行操作,老師需更新該教材內容,謝謝。