決策分析

臺北科技大學 114-2 學期課程，課號 359882。

課程大綱

本課程介紹任務導向自主決策AI的概念與開發流程，涵蓋決策理論、強化學習、環境建模、多模態感知與策略優化，透過實作專案培養學生自主分析、設計與實現AI解決方案的能力。 This course introduces task-oriented autonomous decision-making AI concepts and development processes, covering decision theory, reinforcement learning, environment modeling, multimodal perception, and policy optimization. Through hands-on projects, students develop skills to analyze, design, and implement AI solutions independently.

課程進度

第一週 課程導論與概念引介 第二週 決策理論與決策流程 第三週 任務建模與需求分析 第四週 環境感知與狀態表徵 第五週 行動策略與決策演算法 第六週 強化學習基礎 第七週 多任務與層級決策 第八週 任務自主化與策略優化 第九週 期中考 第十週 模擬與環境建構 第十一週 感知融合與多模態資料 第十二週 風險評估與安全策略 第十三週 任務導向AI專案設計 第十四週 任務導向AI開發實作 I 第十五週 任務導向AI開發實作 II 第十六週 專案驗證與效能評估 第十七週 專案展示與課程總結 第十八週 期末考

評量方式

本課程以企業落地技作作為上課題材，教導學生真正的企業技術。 透過學習過程學生完成的任務成品，舉辦成果發表，進行學習成效評分。

教材

【遵守智慧財產權觀念，請使用正版教科書，不得使用非法影印教科書】 使用外文原文書：否 1.林大貴，Tensorflow+Keras深度學習人工智能實踐應用，清華大學出版社，ISBN:9787302493020，2018.