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世 新 大 學一一四學年度第二學期 課程大綱 Course Description Second 2026         科目名稱 Course Title 人工智慧與資料科學導論 Introduction to artificial intelligence and data science 課程簡碼 Course No. FIN-224-01-A1     開課系級 Dept 財金二甲 學分數 Credit(s) 3 時數 Hour(s) 3     選別 Required or Elective 7-選修 開課別 Duration 半年 第一學期     授課教師 Instructor 鄭宇翔     中文課程概要 Chinese Course Description 本課程將談論數種進行資料分析時常使用的方法並讓同學有使用程式語言操作的能力，如資料整理、資料描述及呈現、資料插補及假設檢定等。透過修習此課程同學可具備分析資料的基礎技術。另外本課程也將陳述資料科學與人工智慧之關聯性。     英文課程概要 English Course Description This course will present several commonly used approaches for data analysis, and students will be asked to carry out data analysis using software and programming languages. The data analysis approaches to be introduced include summarizing data, imputation and hypothesis testing. In addition, description of the relation between data science and artificial intelligence will be given in this course.     基本核心能力 / 系核心能力 Core Competency 核心能力 核心能力說明 基礎理論能力 1.具備財務管理基本知識 2.具備資本市場基本知識 3.具備金融體系運作的基本知識 資料分析與運算能力 1.具備財金專業所需的基本運算能力 2.應用資訊科技進行資料分析的能力 3.統整數據分析與財金論述的能力 理論擴衍應用能力 1.進行財金實證分析的能力 2.結合財金理論與實務的能力 3.應用財金理論作跨領域學習的能力 4.能融合相關知識發掘與分析財金問題 財經外語能力 1.具備財經外語聽讀說寫能力 溝通合作能力 1.能與財金相關領域的專業人員，交換意見、溝通觀念 2.能運用適切方式與非專業人士，就財金相關問題進行溝通 3.能與他人相互協調合作 專業倫理與態度 1.瞭解財金倫理對經濟發展之影響 2.認同企業與金融活動之社會責任 3.認同倫理錯誤之危害 『註:該課程之核心能力以紅色表示.』         教學目標 Course Objectives 使同學具有資料科學的基本概念及技術，藉此銜接人工智慧領域     授課方式 Approach to Instruction 教師課堂講授及同學實作練習     成績評定 Grading 出席10% 作業80%(17~18週將指定10%) 期末報告10%     參考書目 Textbooks and References 教師自編講義     週次 Week 進 度 內 容 Syllabus     1(2/22~2/28) 課程簡介及課程評分規則     2(3/01~3/07) 程式工具簡介及實作(1)     3(3/08~3/14) 程式工具簡介及實作(2)     4(3/15~3/21) 程式工具簡介及實作(3)     5(3/22~3/28) 資料是什麼，又如何收集?     6(3/29~4/04) 資料基本分析(1)     7(4/05~4/11) 資料基本分析(2)     8(4/12~4/18) 資料分析的目的及模型簡介     9(4/19~4/25) 常用模型及實作(1)     10(4/26~5/02) 常用模型及實作(2)     11(5/03~5/09) AI模型(1): 線性迴歸及實作體驗     12(5/10~5/16) AI模型(2): 分類方法及實作體驗     13(5/17~5/23) AI模型(3): 分類方法及實作體驗     14(5/24~5/30) AI模型(4): 分群方法及實作體驗     15(5/31~6/06) AI模型(5): 深度學習及實作體驗     16(6/07~6/13) AI模型(6): 生成式人工智慧及實作體驗     17(6/14~6/20) 補充教學:生成式人工智慧應用及實作體驗(1)     18(6/21~6/27) 補充教學:生成式人工智慧應用及實作體驗(2)     19     20

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