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

智慧軟體研究模組

Special Topics and Labs on Intelligent Software

學期
114-1
學分
3 學分
當期課號
639200
永久課號
AIIS30001
開課單位
智慧系統與應用研究所
授課教師
綠能學院、謝君偉、彭其瀚、林勻蔚
校區
歸仁
類別
必修
上課時間表
週二
週四
2
09:00–09:50
智慧軟體研究模組
CM218
3 節連堂
3
10:10–11:00
4
11:10–12:00
5
13:20–14:10
智慧軟體研究模組
CM218
2 節連堂
6
14:20–15:10

* 根據陽明交大上課時間表所列

概述

Unit 1_智慧農業(林勻蔚):介紹目前農業相關議題與使用物聯網技術之解決辦法 Unit 2_ Few Shot Learning 實作(謝君偉): 傳統的機器學習方法需要大量帶註釋的數據進行訓練,這在某些領域可能不切實際或耗時,此課程將介紹小樣本學習技術,目標是使模型能夠僅使用少量標記示例來學習新概念或任務, 這是通過利用從更大的數據集或預訓練模型中學到的先驗知識來實現的。此課程將讓學生學習到few-learning 的各種方法、實作技巧、相關評估基準與資料庫。 Unit 3_儲能系統應用與規劃(黃建中): 我國未來綠能發電技術採用多元能源及再生能源,譬如太陽光電與風力發電技術等間歇能源,因此未來分散式的發電與電力有效運用須要搭配各式儲能技術。教學目標包含:1.介紹世界能源與再生能源技術;2.使學生熟悉儲能技術的應用背景與儲能技術種類、特性及應用領域;3.使學生了解儲能技術市場分析與儲能技術應用國際範例,學習儲能用於生活的基本認知與知識。 Unit 4_智慧感測(林勻蔚): 本課程將介紹如何蒐集環境資訊、記錄與追蹤,之後可做為大數據分析之用途 Unit 5_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚):學習使用OpenGL GLSL Shaders來實現3D real-time rendering程式. 本堂課會類似workshop的方式, 與同學一同上機實作電腦圖學中幾個重要的shader programming應用. 使用C++並運用OpenFrameworks 程式開發架構來加速3D程式的開發.

先修科目

Unit 1_智慧農業(林勻蔚):Python程式撰寫能力 Unit 2_ Few Shot Learning 實作(謝君偉):N/A Unit 3_儲能系統應用與規劃(黃建中):N/A Unit 4_智慧感測(林勻蔚):Python初階能力、簡易電路製作 Unit 5_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚):初淺的線性代數概念和C++編程能力. 使用C++

教學方式

Unit 1_智慧農業(林勻蔚):課程有助教可解答學生疑難問題。 Unit 2_ Few Shot Learning 實作(謝君偉):課堂講授、投影片 Unit 3_儲能系統應用與規劃(黃建中):課堂講授、投影片 Unit 4_智慧感測(林勻蔚):課程有助教可解答學生疑難問題。 Unit 5_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚):課堂講授、投影片、上機實作

評分方式

Unit 1_智慧農業(林勻蔚):以每一課堂單元作業進行評分。 Unit 2_ Few Shot Learning 實作(謝君偉):作業成績 30%、平時成績 40%、小測驗 30% Unit 3_儲能系統應用與規劃(黃建中): 作業成績 50%,小測驗 50% 作業內容:國內智慧儲能應用概念發想與軟硬體技術整合應用規劃 Unit 4_智慧感測(林勻蔚):以每一課堂單元作業進行評分。 Unit 5_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚):作業 30%、程式實作70%

週次計畫
週次主題
第 1 週課程說明
第 2 週Unit 1_智慧農業(林勻蔚):介紹智慧農業相關議題
第 3 週Unit 1_智慧農業(林勻蔚):介紹智慧農業之數據資訊紀錄與分析
第 4 週Unit 1_智慧農業(林勻蔚):介紹智慧農業疾病預測
第 5 週Unit 2_Few Shot Learning 實作(謝君偉): Few Shot Learning 實作 (1)
第 6 週Unit 2_Few Shot Learning 實作(謝君偉): Few Shot Learning 實作 (2)
第 7 週Unit 2_Few Shot Learning 實作(謝君偉): Few Shot Learning 實作 (3)
第 8 週Unit 3_儲能系統應用與規劃(黃建中): 單元主題:國際儲能政策與綠能技術進展 1. 課程內容:國際間對於能源需求不斷擴大,就全球能源產業而言,未來再生能源占比將逐年上升,近期因戰爭及能源短缺等影響,促使各國持續調高再生能源發電比例,加上全球倡議綠色新能源、碳中和議題之下,根據國際能源署(IEA)研究指出,2022-2027年再生能源將增加達2400GW。而儲能系統具有發電、輸/配電、穩定電網之功能,在結合再生能源後,得以支持公用、工/商業領域等多元化能源技術與服務等應用,具有可穩定再生能源間歇性及靈活調配能源的優勢。
第 9 週Unit 3_儲能系統應用與規劃(黃建中): 單元主題:台灣儲能技術與產業發展 課程內容:台灣在儲能相關技術上,最早自不斷電系統相關產品切入,逐漸擴大到工業用定置型電源、不同場域用電管理與防災備援用途等產品線,晚近也從國內電網用場域示範運行、再生能源搭配儲能系統上投入,逐步累積產品與技術實力。
第 10 週Unit 3_儲能系統應用與規劃(黃建中): 單元主題:儲能系統設計應用規劃與健康度智慧評估技術 課程內容:因應國內再生能源及電網需求,政府積極推動電網端及發電端儲能設備布建,預計2022年併聯100MW,2025年目標達1,500MW以上,成長快速。國內MW等級儲能系統以鋰電池為主,尚缺乏健康檢測及評估技術,為有效監控儲能系統運轉即時狀況,需投入儲能電池健康檢測技術,掌握系統維運週期及排程,提升儲能系統可靠度與運轉效益。
第 11 週Unit 4_智慧感測(林勻蔚): 介紹感測相關技術、環境數據分析
第 12 週Unit 4_智慧感測(林勻蔚): 介紹微氣象站功能、硬體架構、電路設計
第 13 週Unit 4_智慧感測(林勻蔚): 介紹圖形化資訊顯示介面、資料紀錄、資料分析比較
第 14 週Unit 5_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚): 單元主題:3D real-time rendering念介紹 課程內容:講解3D real-time rendering / rasterization的基本概念. (作業1公布.)
第 15 週Unit 5_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚): 單元主題:shader programming實作I 課程內容:與同學一同上機實作基本的shader programming (Blinn-Phong shading model等).
第 16 週Unit 5_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚): 單元主題:shader programming實作II 課程內容:與同學一同上機實作進階的shader programming (textures, Toon-shading, environment mapping等). (完成程式實作部分.)
教科書

Unit 1_智慧農業(林勻蔚):N/A Unit 2_ Few Shot Learning 實作(謝君偉): Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville、Machine Learning: an algorithm perspective by S. Marsland Unit 3_儲能系統應用與規劃(黃建中): 儲能技術概論 (第2版) 作者:曾重仁/ 張仍奎/ 陳清祺/ 薛康琳/ 江沅晉/ 李達生/ 翁芳柏/ 林柏廷/ 李岱洲/ 謝錦隆 出版社:全華圖書股份有限公司 出版日期:2022/10/11 Unit 4_智慧感測(林勻蔚):N/A Unit 5_ GPU程式設計-使用OpenGL Shaders (彭其瀚):N/A