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領域專長資訊
智慧人居環境
注意
  1. 領域專長課程可能有先修科目或開放對象之限制,選課前請先到臺大課程網確認。
  2. 領域專長的施行學期若晚於畢業當學期,學生即使修習專長課程且成績及格,仍無法取得認證。
施行學期:110-1 主責單位:土木工程學系
基本資訊
主責教師
姓名
汪立本
email
lpwang@ntu.edu.tw
聯絡窗口
姓名
陳咨聿
email
nina222chen@ntu.edu.tw
學習目標
隨著人工智慧、IoT及遙測技術之發展,未來的土木工程師,無論在工程的那一個階段,都將會面對到大量之數據。如果沒有相對應之資訊技術及分析邏輯,將無法善用這些數據所帶來的效益。本領域專長模組之目標在於培育下世代、具有資訊思維模式之土木工程師,提供數據處理、分析及建立統計、數學或是機器學習模式之訓練。 選修本專長領域之預期效益,可以就未來職涯發展及學生專業能力兩方面分析。於未來職涯發展方向,學生將獲得資訊、統計及人工智慧等技術方面之訓練,特定領域知識之深化,以及實務操作之機會;將大幅增加未來職涯發展之競爭力,並往一些新興發展之職業(例如BIM 研發工程師、數據科學家),或是研究領域(例如智慧、永續城市、智慧建築、施工、能源政策分析及天災風險分析等方向)發展(請參見圖二:發展特定「智慧人居環境」專長之建議修課地圖)。 於專業能力方面,根據課程規劃,學生在修習本專長領域各個分類階段,將獲得特定專業能力之訓練及評鑑,以評估學生之學習效益。
課程架構
修課指引
「智慧人居環境」的建立需要跨領域、具備資訊能力及系統分析的相關人才。若以影響的空間範圍、尺度來區分,「智慧人居環境」可以是以微觀角度專注於單一建築物,或是特定小區域(例如社區)人居環境之設計、分析;也可以是以相對巨觀角度,系統性地分析大區域(例如整個城市、國家)之環境、能源、防災、永續發展等議題(請參考圖一右圖:專長、議題之空間尺度關係)。本專長領域根據以上領域特性,設計、規劃一系列之課程,讓學生可以根據自身興趣、或是職涯規劃,選擇要往微觀或是巨觀之「智慧人居環境」專長發展。而串聯本領域專長的主軸為培養問題定義、分析及解決能力,以此為基礎,期望學生在完成此專長模組後,建立出以下核心能力: a. 具有應用科學、物理學、微積分、工程數學及工程統計知識之能力 b. 具有設計及執行實驗,以及分析解釋數據的能力 c. 具有辨識、分析規劃及解決工程問題的能力。 d. 具有善用現代化科技及資訊工具之能力。 e. 具有認知環境衝擊,認識當代議題,瞭解工程解決方案對生態、環境、社會及全球的影響,並能持續學習之能力。 f. 具有進入研究所之專業工程知識能力。 g. 具備跨領域之學習能力。 課程規劃方面,預計共開設7門課,根據專長領域分類,可以大致劃分成2門基礎、2門理論、2門方法及1門實作課程;不過如課程完整列表一所示,大部分的課程都不只包含單一種分類,期望利用這樣的設計方式加深不同階段、分類課程之間的連結性(請參考圖一:課程分類、關聯及修課規定說明)。 基礎課程階段之目的,在於訓練統計、數據分析,以及進一步建立數據或是行為預測之統計、機器學習模型之能力,因此基礎課程階段的重點是思維(mindset)及技術(skill)建立,不會過分強調單一或是特定領域之領域知識(domain knowledge)。而在理論及方法課程階段,才會教授「智慧人居環境」相關理論以及方法,幫助學生深化相關領域知識。實作課程則是提供學生將以上所學實作至科學計算平台之訓練,幫助學生不只學習數據分析、人工智慧在相關領域應用之理論,還要進一步藉由實作的過程,了解實務應用時可能遇到的問題 – 可能是技術上、或是專案管理上,以及相關的解決方案。
課程資訊 修習課程說明
編號
課程識別碼
課程名稱
學分數
以下課程 3 選 2 門
Choose 2 of 3 courses below
1
521 U9230
機器學習與深度學習導論
3.00
521 U9270
數據分析之計算統計學
3.00
521 U9290
科學計算與人工智慧平臺導論
3.00
以下課程 5 選 2 門
Choose 2 of 5 courses below
2
521 U9280
電腦視覺應用於工程
3.00
521 U3820
BIM技術與應用
3.00
521 M6100
工程風險管理 替代課程
3.00
521 U7180
可靠度與風險評估
3.00
521 U3070
能源系統工程與經濟
3.00
521 U9310
深度學習應用於電腦視覺
3.00
備註