英文名稱: Machine Learning and Deep Learning Applications ;
授課目的： 本課程目標是培養同學們在人工智慧機器學習與深度學習方法上的基礎概念與應用實作能力。機器學習方面將探討如何能由觀測到的大量資料中做自我學習與進化，而自動增進其處理效能，例如進行預測、分類、分群、模式辨認、特徵擷取、決策等等。深度學習方面將探討DNN、CNN、RNN等方法在圖形與影像辨識、文件分析、對話處理方面的相關應用與實作。;
教學模式： 期初期末面授/非同步線上授課/論文報告線上同步授課;
學分數：3;
成績計算方式： 平時成績: 10%
線上討論: 10%
線上測驗: 10%
專案作業: 40%
期中報告: 15%
期末報告: 15%

平時成績與線上討論包含數位學習園區課程上之個人學習紀錄與表現資料.;
開課教師： 林斯寅 副教授 (szuyin@niu.edu.tw);

英文名稱: Artificial Intelligence Search ;
授課目的： 1. 介紹各種啟發式演算法相關理論。
2. 訓練學生以啟發式演算法為基礎，解決工程領域最佳化問題。
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教學模式： ;
學分數：3;
成績計算方式： 平時及作業成績 30%
期中作業 30%
期末專題 40%
;
開課教師： 卓信宏 助理教授 (hhcho@niu.edu.tw);

英文名稱: Interactive Systems Design ;
授課目的： 1.讓學生了解互動式系統之相關理論。
2.讓學生了解教學媒體與數位科技。
3.讓學生能夠熟悉操作教學媒體與數位科技等軟硬體工具。
4.讓學生能夠使用課程所學習到的理論與知識，分組完成小專題製作與成果發表。
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教學模式： 數位學習
講述法
專題實作法;
學分數：3;
成績計算方式： 期中實作報告 20%
期末小專題發表:20%
作業:30%
議題討論:10%
同步討論:10%
影片學習參與:10%;
開課教師： 朱志明 助理教授 (cmchu@niu.edu.tw);

英文名稱: Object-Oriented Design with Applications ;
授課目的： 學習Java物件導向程式設計 , 並且學習程式設計相關技巧.;
教學模式： 遠距教學;
學分數：3;
成績計算方式： 作業：40%
期中考：30%
期末考：30%;
開課教師： 吳信德 助理教授 (hsinte@niu.edu.tw);

英文名稱: Master Thesis III ;
授課目的： ;
教學模式： ;
學分數：0;
成績計算方式： ;
開課教師： 各教師 ();

英文名稱: Master Thesis I ;
授課目的： ;
教學模式： ;
學分數：0;
成績計算方式： ;
開課教師： 各教師 ();

英文名稱: Seminar III ;
授課目的： 本課程旨在擴展學生研究視野。;
教學模式： 講述、討論;
學分數：0;
成績計算方式： 出席 100%;
開課教師： 多媒體網路通訊數位學習待聘教師 講師 ();

英文名稱: Seminar I ;
授課目的： 本課程旨在擴展學生研究視野。;
教學模式： 講述、討論;
學分數：0;
成績計算方式： 出席 100%;
開課教師： 多媒體網路通訊數位學習待聘教師 講師 ();

英文名稱: Computer Graphics ;
授課目的： ;
教學模式： ;
學分數：3;
成績計算方式： Paper Presentation: 10%
Homework: 15%
3D Modeling Project + Presentation: 40%
線上隨堂測驗: 10%
議題討論 (參與度): 15%
線上學習時數: 10% (至少 30 小時)
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開課教師： 黃于飛 副教授 (fay@niu.edu.tw);

英文名稱: Mobile Device Programming ;
授課目的： 本課程除訓練學生了解行動裝置程式設計、架構、原理以及應用服務外，並著重在介紹相關之證照考試，如：TQC+ 認證。配合課程研讀相關資料，並鼓勵同學們參加TQC+認證，以期增加同學未來職場上的競爭力。;
教學模式： ;
學分數：3;
成績計算方式： 期中考 30%期末專題: 30%平時成績：40%包含(包含同儕評分)學習參與：30%(各週皆有於討論區中發表議題者得5%，其餘以比例計算； 出席全勤者得5%，其餘以比例計算； 每週線上提問得5%，其餘以比例計算； 每週課程閱讀得5%，其餘以比例計算;線上評量：5%， 線上作業：5%);
開課教師： 黃朝曦 副教授 (chhuang@niu.edu.tw);