📖 課程摘要 · COURSE OVERVIEW
Python 是目前通用的程式語言，學生可以透過該語言設計跨領域的應用問題，包括 Google 等大廠提供很多的 packages，讓學習者在很簡單的開發環境中體現各項學習的精隨。本課程選取 Google 的 Colab 作為 Pyton 的開發環境，並使用 Google 的 Cirq 之套件，學生將具有可以輕易操弄量子計算、程式設計等能力。
Python 程式設計課程，以主題式之內容配合案例演練，使在課程學習的過程中，實際透過中斷程式碼，觀察程式碼中的資料流向及變化，以學習程式碼追蹤技巧，並累積程式碼的除錯經驗。
📖 高中生修習指南
本課程建議之高中學群為【資訊學群】【工程學群】
本課程建議之高職群別為【電機與電子】
本課程另提供高中自主學習申請計畫書參考範例，協助高中學生規劃自主學習主題與學習歷程。
1.從 Python 學習程式語言的基礎概念
2.學習 Python 資料型態與運算式
3.熟悉 Python 結構化設計與流程控制
4.提升 Python 的撰寫能力及除錯能力
蔡政宇 助理教授
學經歷：
中正大學 資訊工程學系 兼任助理教授
中正大學 資訊工程學系 博士畢業
中正大學 資訊工程學系 兼任講師
中正大學 推廣教育課程 兼任講師
南華大學 資訊管理學系 碩士畢業
研究專長：
數位學習(eLearning)、深度學習(Deep Learning)、巨量資料(Big Data)、邊緣運算(Edge Computing)、物聯網(IoTs)、區塊鏈(Blockchain)
專業技術：
資訊系統整合、網路應用開發
戴淯琮 助理教授
美國印第安那大學數學系和電腦科學系博士
現職：國立中興大學人工智慧與資料科學學位學程
1. 量子計算
2. 計算理論
3. 賽局論
4. 機率
5. 代數
單元 1:ewant學習簡單上手：學習平台功能教學
單元 2:開發環境與線上資源運用
單元 3:資料型態與運算子及變數
單元 4:結構與流程控制（1）
單元 5:結構與流程控制（2）
單元 6:Python 整合應用：質因數分解
單元 7:Python 整合應用：最大公因數
本課程共計6週，每週學習活動包括瀏覽教學影片，以及進行隨堂測驗與作業，並參與討論區討論。
*量子電腦入門系列課程包括(1)量子基礎線性代數、(2)量子基礎應用數學、(3)Python程式設計共3門課程，現正共同開課中，建議一起選修。
本課程架構包括六週，每週學習主題及如下：
第1週：開發環境與線上資源運用：認識Python的開發環境及相關的開發資源
第2週：資料型態：認識資料型態的相關定義及特性
第3週：結構與流程控制（1）：認識結構與流程控制，為程式設計之核心概念
第4週：結構與流程控制（2）：認識結構與流程控制，為程式設計之核心概念
第5週：Python 整合應用：質因數分解
第6週：Python 整合應用：最大公因數
平時測驗
每週線上測驗，共6次，佔總成績 100 %
1.具有國中數學之能力
2.具有電腦基礎知識及資訊素養
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