校際選修

115-1 選課時程

進行中

  • 初選第一階段 6/15/2026
  • 初選第二階段 6/22/2026
  • 校際選修 8/24/2026
  • 初選第三階段 8/31/2026
  • 開學後加退選 9/7/2026
  • 逾期加退選 9/21/2026
選課資源

人機智能與哲學專題討論II

Seminar on Pilosophy, Itelligence, Brain and Mind II

學期
109-2
學分
1 學分
當期課號
1905
永久課號
DOA1027
開課單位
教學發展中心
授課教師
林映彤
類別
選修
上課時間表
週五
N
12:20–13:10
人機智能與哲學專題討論II

* 根據陽明交大上課時間表所列

概述

本課程探討人工智慧如何影響神經科學研究,包括人工智慧如何增進研究方法,以及貢獻於理論和概念等面向。學生將透過演講、討論和指定材料,了解當前AI與神經科學的發展,AI目前以及未來可以如何影響神經科學,以及從哲學的角度分析領域之間的合作與整合。

教學方式

本課程二週上課一次,一次2節課

評分方式

參與課堂討論:40% 課堂作業:60%(三次作業各佔 20%)

週次計畫
週次主題
第 1 週課程介紹 Introduction
第 2 週神經科學啟發之人工智慧與人工智慧啟發之神經科學 (I)
第 3 週神經科學啟發之人工智慧與人工智慧啟發之神經科學 (II)
第 4 週人工智慧如何(可能)啟發神經科學? (I)
第 5 週人工智慧如何(可能)啟發神經科學? (II)
第 6 週神經科學研究方法上的進展 (I)
第 7 週神經科學研究方法上的進展 (II)
第 8 週神經科學理論上的貢獻 (I)
第 9 週神經科學理論上的貢獻 (II)
第 10 週案例探討 (I)
第 11 週神經科學概念上的貢獻 (I)
第 12 週神經科學概念上的貢獻 (II)
第 13 週案例探討 (II)
第 14 週案例探討 (III)
第 15 週人工智慧研究的侷限在神經科學研究上的指引 (I)
第 16 週人工智慧研究的侷限在神經科學研究上的指引 (II)
第 17 週案例探討 (IV)
第 18 週案例探討 (V)
教科書

Hassabis, D., Kumaran, D., Summerfield, C., & Botvinick, M. (2017). Neuroscience-Inspired Artificial Intelligence. Neuron, 95(2), 245–258. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2017.06.011 Kietzmann, T., McClure, P., & Kriegeskorte, N. (2019, January 25). Deep Neural Networks in Computational Neuroscience. Oxford Research Encyclopedia of Neuroscience. Retrieved 11 Oct. 2020, from https://oxfordre.com/neuroscience/view/10.1093/acrefore/9780190264086.001.0001/acrefore-9780190264086-e-46. Neural information processing systems (nips) 2015 symposium on brains, minds, and machines https://cbmm.mit.edu/knowledge-transfer/workshops-conferences-symposia/nips-2015-symposium-brains-minds-and-machines?fbclid=IwAR1SQJPY44fdEfSTVbcyBz4u8TDMjGfDJI9Fgrc5UAEHf5_FGcaVdzwYaRs

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