計畫重點描述

本系與智慧物聯相關的課程包含人工智慧、機器學習、類神經網路、網路安全、計算機視覺、嵌入式系統、專架系統、物聯網專題研究與無線區域網路等課程，在歷年課程中均有開設多次。相關課程的開設配合系所發展，從107學年開始逐年增加，每學期約有8門智慧物聯相關的必選修課程開設，學生修課情形也極為踴躍。而整合實務課程［智慧物聯網實務］也以預計於109學年度上學期大學部開設(由申請人授課)，後續也將配合系所發展特色與本計畫之執行於109學年度下學期研究所課程開設。
本計畫中計畫申請人預計選用本系所課程架構中之「人工智慧」、「物聯網」與「智慧物聯網實務」三門與計畫主題密切相關的研究所課程來搭配聯盟所提供的課程，並融入考量系所於智慧車輛主題特色來設計課程與融入聯盟模組。

人工智慧課課程預期目標

本課程旨在提供學生人工智慧中深度學習、強化學習、與深度強化學習相關知識。內容包含早期機器學習的技術、類神經網路(Neural Networks)、與最新的深度學習技術包含：卷積類神經網路(Convolutional Neural Networks)、遞歸類神經網路(Recurrent Neural Networks)、長短期記憶模型(Long Short Term Memory)、自編碼模型(Autoencoders)、生成對抗網路(Generative Adverisial Networks)以及強化學習(Reinforcement Learning)等基本概念與設計原理。
並期待於課程中學習到解決時空間資料探勘相關問題。必能深入了解以深度學習為基礎的物件偵測背後的原理與其限制，了解即時視訊物件偵測、物件追蹤與物件辨識的最新技術，並可以利用現有的模式進行測試，並對實際應用所面臨的即時運算與準確率問題，知道如何解決。最後能將所學透過PBL 學習模式、發揮創意解決實際問題。

人工智慧期末專題實作成果

自駕車物件辨識技術

物聯網課程預期目標

本課程教材分為三大部分，第一部份以講述教科書內容為主，介紹物聯網與車聯網的基本架構，說明各層的協定，並以範例程式學習Arduino 程式實作。第二部份以線上與雲端教材，如CSF 雲端練功坊、國立清華大學學聯網SharedCourse與Youtube 影片等補充教科書不足。第三部份以聯盟中心「模組C-3：智慧行車行為整合式安全輔助技術」與「模組C-6：自駕車系統專題」的教材與實驗教授樹莓派與Duckiebots 小車的程式開發。
課程目的在於以Arduino 與Duckiebots 小車為主體，使用Arduino/樹莓派程式實作出AIoT 智慧內容的系統，促使同學思考如何結合多種感測器與多種車間通訊技術，提出正確的實作架構，設計有用的AIoT 應用程式，如車輛定位系統、車間通訊安全警示技術、自駕車行車監控與服務平台等。鼓勵同學進一步參與AIoT 相關實作競賽，展示實作成果，積極與廠商建立產學合作的機會，希望藉由此課程培育多元專業人才，強化就業競爭力。

智慧物聯網實務課程預期目標

(一)以智慧家庭、智慧醫院(以智慧車物聯系統為基礎)為應用場域，將問題導向學習(PBL)之教學模式作為授課方式的核心，引導學生從發現問題、定義問題到解決問題，逐步實現具物聯網技術與應用開發的學習能力。
(二)透過各項實驗模組介紹人工智慧視覺運算與嵌入式系統概念，提供學生基礎知識與實作經驗。
(三)學習操作人工智慧視覺運算平台，從無到有建立一個人工智慧視覺運算系統之應用。
(四)了解圖片標註生成原理、權重訓練原理、類神經網路技術、物件分類原理與人工智慧視覺運算嵌入式系統之整合技術。
(五)培養學生具終端感測物件的部署、閘道器的網路連接，以及雲端平台伺服器之資料存取等三項技術能力。
(六)透過專題實作，讓學員瞭解人工智慧視覺運算相關之研究領域及應用能力。

智慧物聯網實務實作成果

智慧物聯網期末專題

車輛識別與警示系統車輛識別與警示系統

車輛識別與警示系統車輛循跡避撞系統

車輛循跡避撞系統智慧看護跌到警示與通知系統

智慧看護跌到警示與通知系統智慧看護跌到警示與通知系統

相關連結

＊智慧聯網整合推動聯盟中心