資訊系統應用
Applied Information System
學期
114-2
學分
3
學分
當期課號
556204
永久課號
ENIM30014
開課單位
工學院碩士在職專班-工程管理組
授課教師
洪士林
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週六 |
|---|---|
8 16:30–17:20 | 資訊系統應用 EB227 3 節連堂 |
9 17:30–18:20 | |
A 18:30–19:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
本課程旨在培養研究生於大型語言模型（Large Language Models, LLM）與自動化工具普及的時代，仍具備紮實的 工程思維與資料分析能力。 課程以 Python 為核心工具，強調其作為工程與資料分析「思考語言」與「系統控制介面」之角色，而非僅止於語法或程式碼產出。 課程內容涵蓋 Python 基礎語法、資料結構、模組化設計、檔案與資料處理、數值與資料分析工具（NumPy、Pandas）、資料視覺化、API 與外部資料整合，以及應用於工程與 AI 系統之實作。課程前半段著重基礎能力與工程內化，後半段引導學生於明確規範下使用 LLM 作為輔助工具，並強調驗證、解釋與系統責任。
評分方式
Homework 20% Midterm 40% Final report 40%
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 國定假日(停課) |
| 第 2 週 | 課程介紹與環境建置(Python 介紹、應用案例、安裝 Anaconda / VS Code、Jupyter) |
| 第 3 週 | |
| 第 4 週 | 基本語法(變數、資料型態、輸入輸出、註解) 控制流程(if/else、for、while、break/continue) |
| 第 5 週 | |
| 第 6 週 | 資料結構 I (list、tuple、索引、切片) 資料結構 II (dict、set、巢狀結構) |
| 第 7 週 | |
| 第 8 週 | 函式與模 (def、參數、回傳值、import、自訂模組) 檔案處理與例外 (讀寫文字檔、CSV、try/except) |
| 第 9 週 | |
| 第 10 週 | NumPy 基礎 (array、向量化運算、矩陣) Pandas 資料處理 (DataFrame、資料清洗、篩選) |
| 第 11 週 | |
| 第 12 週 | 資料視覺化 (Matplotlib / Seaborn 繪圖) API / 資料來源 (讀取網路資料、requests、JSON) |
| 第 13 週 | |
| 第 14 週 | 物件導向入門 (class、物件、封裝概念) 應用主題 (依課程導向選擇：AI、工程、財務、爬蟲) |
| 第 15 週 | |
| 第 16 週 | 專題製作 (分組實作、教師指導) AI簡介 |
| 第 17 週 | |
| 第 18 週 | 專題發表與總結 (專題報告、回饋與延伸學習) 生成式AI簡介 |
教科書
Handouts (You can get them in my web site, http://140.113.134.134 or http://iicae.cv.nctu.edu.tw)
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