智慧服務與大數據分析（113高中自主學習）
Teacher: 李孟晃,李建國,洪大為
2024/07/01~2025/06/30
6Hours/6Weeks (Course is Time End)
Abstract
Course Objective
Instructor
Course Schedule
Course Contents
Grading Policy
Certificate

Abstract

本課程建議之高中學群為【管理學群】【資訊學群】
本課程建議之高職群別為【商業與管理群】【電機與電子群】

「智慧服務與大數據分析」課程中培養具備智慧服務與大數據分析所需相關基礎觀念。本課程設計跳脫原有思維，結合產業科技智慧運用，發展與實踐當今新興服務體驗設計

 本課程提供智慧服務與大數據分析 計劃書參考範例檔。
 此為高中自主學習申請計劃書參考範例，請依據實際狀況增減修改內容。

Course Objective

本課程目的以培育具備於應用智慧科技於服務產業之知識與技能，以利成為跨足不同產業特質之智慧人才。

Instructor


教師姓名：李孟晃 / Meng-Huang Lee

教師簡介：實踐大學資訊科技與管理學系教授兼教務長和管理學院院長，擅長領域為Cloud Computing、Over the Top、IPTV。

 


教師姓名：李建國 / Chien-Kuo Li

教師簡介：實踐大學資訊科技與管理學系副教授，擅長領域為智慧型系統、人工智慧、演化型計算、資料探勘、遊戲式學習。

 

 


教師姓名：洪大為 / Ta-Wei Hung

教師簡介：實踐大學資訊科技與管理學系副教授，擅長領域為最佳化方法與應用、管理與決策、資料科學、機器學習。


Course Schedule

Unit 1:ewant學習簡單上手：學習平台功能教學

Unit 2:Introduction to AWS Machine Learning Services and Amazon SageMaker

Unit 3:Natural Language Processing(I)：Polly, Translate, Comprehend

Unit 4:Natural Language Processing (II)：Building Chatbots with Amazon Lex

Unit 5:Natural Language Processing (II)：Building Chatbots with Amazon Lex、Query data in Amazon S3 with Amazon Athena and AWS Glue

Unit 6:Query data in Amazon S3 with Amazon Athena and AWS Glue、Storing and Analyzing Data by Using Amazon Redshift

Unit 7:Storing and Analyzing Data by Using Amazon Redshift

Course Contents

本課程共有5個主題，包含53個以上單元之課程影片，講述亞馬遜雲端平台(AWS)之功能概念、實作，課程內容由淺入深、逐步進行，並加入Machine Learning及Natural Language Processing相關應用服務介紹。

5個主題分別為： Introduction to AWS Machine Learning Services and Amazon SageMaker、Natural Language Processing(I)：Polly, Translate, Comprehend、Natural Language Processing (II)：Building Chatbots with Amazon Lex、Query data in Amazon S3 with Amazon Athena and AWS Glue、Storing and Analyzing Data by Using Amazon Redshift

Grading Policy

單元測驗：佔總成績 100%

Passing Criteria


Course Passing Grade:60Grade Memo:max grade 100 point

Prerequisites

基礎程式設計。

Course Suggest

《實戰AWS雲計算-基礎篇》，2022年。李孟晃、黃麗華、黃乙瑄、黃永玲、陳縈璇合著。出版：深智數位股份有限公司。

Certificate

ewant平台提供電子證書，申請證書請參考ewant證書申請流程說明

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