113-2學期開設6門主導課程介紹 

1.主導課程一：機率與統計 Probability and Statistics (鏡像課程)

選課代碼：3301
開設學校：臺灣大學
開授教師：葉丙成
授課教師（靜宜）：劉國有
班級人數：30人
學分數：3學分
學分認列：本校採計為學士班學分
同步遠距上課時間：週四下午 14:30-17:30 週四晚上 20:00-22:00; 實際同步時間2/20 20:00-22:00、3/6 20:00-21:00、3/20 20:00-21:00、4/10 20:00-21:00、5/1 20:00-21:00、5/15 20:00-21:00、6/5 20:00-21:00 線上講題/（四）12、13節：主顧305
成績評量方式：課堂參與及作業(50%)、期中課程評量成績(25%)、期末課程評量成績(25%)
課程要求：無
對應學程（課名）：人工智慧探索應用學分學程（機率）
課綱：https://dorac.pu.edu.tw/var/file/59/1059/img/1250/1132-3301.pdf

2.主導課程二：人工智慧倫理 AI Ethics (衛星課程)

選課代碼：3302
開設學校：東海大學
開授教師：甘偵蓉
授課教師（靜宜）：莊潤洲
班級人數：30人
學分數：3學分
學分認列：本校採計為學士班學分
同步遠距上課時間：每週三15:20~18:10/（三）7、8、9節：主顧305
成績評量方式：閱讀筆記與上課學習單（30 %）、課堂參與討論（30%）、期中考試（15 %）、期末分組書面報告（25 %）
課程要求：無
對應學程（課名）：人工智慧探索應用學分學程（人工智慧倫理）、人工智慧工業應用學分學程（人工智慧倫理）、人工智慧自然語言技術學分學程（人工智慧倫理）、人工智慧視覺技術學分學程（人工智慧倫理）
課綱：https://dorac.pu.edu.tw/var/file/59/1059/img/1250/1132-3302.pdf

3.主導課程三：生成式人工智慧的人文導論　Introducing Generative AI for the Humanities (衛星課程)

選課代碼：3303
開設學校：臺灣大學
開授教師：謝舒凱
授課教師（靜宜）：楊孟蒨
班級人數：30人
學分數：3學分
學分認列：本校採計為學士班學分
同步遠距上課時間：每週四 14:20-17:20/（四）6、7、8節：主顧305
成績評量方式：課堂參與與反思回饋（20%）、每週課後作業（40%）、期末專案展演（40%）
課程要求：願意比其他領域的人花更多的時間學習。本課程提供 Nvidia 深度學習基礎認證（非強制）。有興趣參與的同學，需預先等級，並於本課程第 13-14 週末參與線上密集課程培訓與測驗。
對應學程（課名）：人工智慧自然語言技術學分學程（生成式人工智慧導論）
課綱：https://dorac.pu.edu.tw/var/file/59/1059/img/1250/1132-3303.pdf

4.主導課程四：機器導航與探索 Robotic Navigation and Exploration (衛星課程)(不接受期中停修)

選課代碼：3304
開設學校：清華大學
開授教師：胡敏君
授課教師（靜宜）：陳文敬
班級人數：30人
學分數：3學分
學分認列：本校採計為學士班學分
同步遠距上課時間：每星期一 18:30~21:20/（一）10、11、12、13節：主顧305
成績評量方式：作業（60%）（15% for each HW）、論文閱讀報告（10%）、自走車期末專題（含實作、書面報告、口頭報告）：30%
課程要求：建議學生需已修過Python程式設計、影像處理、深度學習。學生須自備具GPU顯卡之電腦。本課程期末專題採分組開發，為避免影響同組修課同學之權益，本課程不接受期中退選，請謹慎評估可投入的時間再選課。
對應學程（課名）：人工智慧探索應用學分學程（人工智慧應用課程）、人工智慧工業應用學分學程（機器人專題）、人工智慧視覺技術學分學程（人工智慧影像應用課程）
課綱：https://dorac.pu.edu.tw/var/file/59/1059/img/1250/1132-3304.pdf

5.主導課程五：生成式AI：文字與圖像生成的原理與實務Generative AI: Text and Image Synthesis Principles and Practice (衛星課程)

選課代碼：3305
開設學校：政治大學
開授教師：蔡炎龍
授課教師（靜宜）：吳建興
班級人數：30人
學分數：3學分
學分認列：本校採計為學士班學分
同步遠距上課時間：每星期二 16:00~19:00/（二）8、9、10節：主顧320
成績評量方式：作業及反思（75％）、期末專案（20％）、上課參與（5%）、額外加分
課程要求：會使用 Google Colab 雲端運算平台，請同學準備好自己的 Google 帳號。本課程的作業應該免費版就足夠，但可以考慮自己狀況是否升級。
建議 (非要求) 於 https://platform.openai.com/ 儲值使用 OpenAI API 的 credit，應該 5 美金就完全足夠課程的需求。課程中我們還是會提供其他免費的方案，但使用 OpenAI API 可能會比較方便 (特別對技術不是那麼熟悉的同學)。
非常強調不可以抄襲，包括抄襲網路上的作品，或者直接抄襲生成式 AI 產出者，皆是不可接受的。本課程是生成式 AI 課程，使用大型語言模型協作，不但是允許，甚至是鼓勵的。這裡的抄襲是直接下一個 prompt 就能產出的結果，直接當作業是不能接受的。
對應學程（課名）：人工智慧自然語言技術學分學程（生成式人工智慧導論）
課綱：https://dorac.pu.edu.tw/var/file/59/1059/img/1250/1132-3305.pdf

6.主導課程六：深度學習Deep Learning (鏡像課程)

選課代碼：3310
開設學校：陽明交通大學
開授教師：彭文孝、陳永昇、謝秉均
授課教師（靜宜）：葉介山
班級人數：30人
學分數：3學分
學分認列：本校採計為學士班學分
同步遠距上課時間：每星期四 12:20-15:10/（四）5、6節：主顧307
成績評量方式：4 Labs (done individually) 80%、 Final exam 20%
課程要求：You must have access to GPU equipped with at least 6GB of memory
對應學程（課名）：人工智慧視覺技術學分學程（深度學習）
課綱：https://dorac.pu.edu.tw/var/file/59/1059/img/1250/1132-3310.pdf