109-2_英文簡報技巧
教學目標
This course is for improving English presentation skills. Practicing is at the core of this course, as there exists plenty free resources for improving presentation skills on the Internet. The objective of this course is to assist students make a good presentation with English. Practicing presentation and interaction with audiences/classmates will be key elements throughout this course.
授課形式
理論講述與討論-15.00%;個案分析或作品賞析-35.00%;專題實作與報告-0.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他:Class practice-50.00%
課程內容與進度
Major modules arranged for this semester include:
1. How to be a convincing speaker?
2. How to make myself a convincing speaker?
3. How to speak with English in the public?
4. How to make an attractive English presentation?
4. Improvising a presentation with English.
教科書/參考書
Internet resources.
評分標準
1. Class participation/interaction: 50%
2. Class practice: 50%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10935
修課人數
15
This course is for improving English presentation skills. Practicing is at the core of this course, as there exists plenty free resources for improving presentation skills on the Internet. The objective of this course is to assist students make a good presentation with English. Practicing presentation and interaction with audiences/classmates will be key elements throughout this course.
授課形式
理論講述與討論-15.00%;個案分析或作品賞析-35.00%;專題實作與報告-0.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他:Class practice-50.00%
課程內容與進度
Major modules arranged for this semester include:
1. How to be a convincing speaker?
2. How to make myself a convincing speaker?
3. How to speak with English in the public?
4. How to make an attractive English presentation?
4. Improvising a presentation with English.
教科書/參考書
Internet resources.
評分標準
1. Class participation/interaction: 50%
2. Class practice: 50%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10935
修課人數
15
109-2_無人載具設計與應用
教學目標
無人載具為近年來應用科技領域重要的發展領域，隨著各種無人載具的控制技術與關鍵零組件的成熟，使得廣泛的應用於許多的產業領域，其中包括了貨物運送、橋樑與建築工程的檢測、環境監測、救災應用、科學研究等，為值得學生學習的應用知識領域。 本課程將學習無人飛行載具（UAV）、無人地面載具（UGV）與無人水面載具（UMV）的基本知識，課程結合基本的程式設計、無線網路、物聯網與多種類無人飛行載具相關元件，除了教授基本的無人載具控制知識外，提供實做各類型無人載具的課程內容，提供了飛行以及地面的雛形載具，讓學生完成基本的控制與操作程式與實驗。
授課形式
理論講述與討論-60.00%;個案分析或作品賞析-10.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
Part1 無人地面載具（UGV） 1. Arduino 與馬達控制 2. Serial port 資料傳輸 3. GPS 介紹與 NMEA 標準資料處理 4. 超音波測距儀 5. Python 與控制器的介接 Part2 飛行無人載具（UAV） 1. Pixhawk 介紹 2. ArduCopter 與旋翼機 3. Arduplane 與定翼機 4. 地面控制站 GCS 介紹 Part3 無人水面載具（UMV） 1. 小型汽油引擎原理 2. MAV Link 協定與 Drone Kit 程式模組 3. 伺服馬達控制 4. ArduBoat 與無人船 Part4 專題實作
教科書/參考書
自編講義
評分標準
平時與小考表現： 30%
期中報告： 30%
期末報告： 40%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
6
無人載具為近年來應用科技領域重要的發展領域，隨著各種無人載具的控制技術與關鍵零組件的成熟，使得廣泛的應用於許多的產業領域，其中包括了貨物運送、橋樑與建築工程的檢測、環境監測、救災應用、科學研究等，為值得學生學習的應用知識領域。 本課程將學習無人飛行載具（UAV）、無人地面載具（UGV）與無人水面載具（UMV）的基本知識，課程結合基本的程式設計、無線網路、物聯網與多種類無人飛行載具相關元件，除了教授基本的無人載具控制知識外，提供實做各類型無人載具的課程內容，提供了飛行以及地面的雛形載具，讓學生完成基本的控制與操作程式與實驗。
授課形式
理論講述與討論-60.00%;個案分析或作品賞析-10.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
Part1 無人地面載具（UGV） 1. Arduino 與馬達控制 2. Serial port 資料傳輸 3. GPS 介紹與 NMEA 標準資料處理 4. 超音波測距儀 5. Python 與控制器的介接 Part2 飛行無人載具（UAV） 1. Pixhawk 介紹 2. ArduCopter 與旋翼機 3. Arduplane 與定翼機 4. 地面控制站 GCS 介紹 Part3 無人水面載具（UMV） 1. 小型汽油引擎原理 2. MAV Link 協定與 Drone Kit 程式模組 3. 伺服馬達控制 4. ArduBoat 與無人船 Part4 專題實作
教科書/參考書
自編講義
評分標準
平時與小考表現： 30%
期中報告： 30%
期末報告： 40%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
6
109-2_物聯網
教學目標
物聯網(Internet of Things)為資訊應用重要的研究領域，利用網路資訊技術，讓所有能行使獨立功能物體實現互聯互通的網路應用。本課程主要設計給資訊管理學系中高年級的選修課程，以開放原始碼資源做為教學與開發工具，課程以樹莓派(Raspberry PI)和 Python 程式語言為基礎，教授並培養學生有物聯網設計的基礎能力。
授課形式
理論講述與討論-60.00%;個案分析或作品賞析-10.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
Part1: Raspberry PI 介紹 1. Raspberry PI 簡介 2. Rasbain 安裝與網路設定 3. 杜邦端子與接線製作 Part2: Python基礎 1. Python 程式簡介 2. Python 應用模組安裝 3. Python GPIO 應用程式模組 4. MQTT 簡介 Part3: 應用模組 1. LED, 溫溼度計(DHT22) 2. GPS 模組與 NMEA 資料格式 3. PM2.5 模組 4. 氣壓計模組 5. 伺服馬達控制 6. 9軸姿態傳感器(MPU 9250) Part4: 整合應用開發介紹 1. 即時車輛位置監測 2. 空氣品質檢測 3. 人臉辨識應用 4. 車牌辨識應用 Part5: 期末專題製作
教科書/參考書
自編講義
評分標準
平時與小考表現： 30%
期中報告： 30%
期末報告： 40%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
A10976
修課人數
21
物聯網(Internet of Things)為資訊應用重要的研究領域，利用網路資訊技術，讓所有能行使獨立功能物體實現互聯互通的網路應用。本課程主要設計給資訊管理學系中高年級的選修課程，以開放原始碼資源做為教學與開發工具，課程以樹莓派(Raspberry PI)和 Python 程式語言為基礎，教授並培養學生有物聯網設計的基礎能力。
授課形式
理論講述與討論-60.00%;個案分析或作品賞析-10.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
Part1: Raspberry PI 介紹 1. Raspberry PI 簡介 2. Rasbain 安裝與網路設定 3. 杜邦端子與接線製作 Part2: Python基礎 1. Python 程式簡介 2. Python 應用模組安裝 3. Python GPIO 應用程式模組 4. MQTT 簡介 Part3: 應用模組 1. LED, 溫溼度計(DHT22) 2. GPS 模組與 NMEA 資料格式 3. PM2.5 模組 4. 氣壓計模組 5. 伺服馬達控制 6. 9軸姿態傳感器(MPU 9250) Part4: 整合應用開發介紹 1. 即時車輛位置監測 2. 空氣品質檢測 3. 人臉辨識應用 4. 車牌辨識應用 Part5: 期末專題製作
教科書/參考書
自編講義
評分標準
平時與小考表現： 30%
期中報告： 30%
期末報告： 40%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
A10976
修課人數
21
109-2_數位行銷
教學目標
透過課堂講授與討論，以及個案、專書導讀與評析，來介紹數位行銷之理論與實務應用，以提高學習興趣、激發創意，期能深刻了解數位行銷。
授課形式
理論講述與討論-40.00%;個案分析或作品賞析-30.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1.課程介紹
2.行銷的內涵
3.行銷的科技環境
4.數位行銷活動成功案例
5.集客式行銷
6.網路市場調查
7.商品方案剖析
8.網路廣告拍攝技巧實務
9.社群行銷
10.行銷資訊：大數據分析與顧客關係管理
11.行銷資訊：Google Analysis
教科書/參考書
建議閱讀：
行銷管理類叢書：
1.Walton, S. & Huey, J.著，李振昌、吳鄭重譯(2006)，Wal-Mart創始人：山姆‧沃爾頓自傳，智庫
2.Fishman, C.著，林茂昌譯 (2006)，沃爾瑪效應，大塊文化
3.Gallo, C.著，閻紀宇譯(2010)，大家來看賈伯斯：向蘋果的表演大師學簡報，美商麥格羅‧希爾
4.Diamond, S.著，洪慧芳、林俊宏譯 (2011)，華頓商學院最受歡迎的談判課：上完這堂課，世界都會聽你的，先覺
5.藤村正宏著，黃瓊仙譯(2014)，不賣東西 賣體驗，天下雜誌
Wood, J.著，鄭明華譯 (2006) ，一個創業家的意外人生，商智
數位行銷類叢書：
1.鄭江宇、張佳榮 (2015) ，掌握行銷新趨勢：你不可不知的網站流量分析Google Analytics，新頁
2.嚴家成、盧盟晃、何慧儀(2016)，SEO超入門：教你免費又有效的網站行銷好點子，旗標
3.鄭江宇、許晉雄 (2018)，成為大數據電子商務人才的第一本書，五南
4.曾瀚平、鄭江宇(2018)，Google Analytics疑難雜症大解惑：讓你恍然大悟的37個必備祕訣，五南
評分標準
1.出席率(10%)
2.上課發言討論與表現(15%)
3.分組報告(75%)
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
12
透過課堂講授與討論，以及個案、專書導讀與評析，來介紹數位行銷之理論與實務應用，以提高學習興趣、激發創意，期能深刻了解數位行銷。
授課形式
理論講述與討論-40.00%;個案分析或作品賞析-30.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1.課程介紹
2.行銷的內涵
3.行銷的科技環境
4.數位行銷活動成功案例
5.集客式行銷
6.網路市場調查
7.商品方案剖析
8.網路廣告拍攝技巧實務
9.社群行銷
10.行銷資訊：大數據分析與顧客關係管理
11.行銷資訊：Google Analysis
教科書/參考書
建議閱讀：
行銷管理類叢書：
1.Walton, S. & Huey, J.著，李振昌、吳鄭重譯(2006)，Wal-Mart創始人：山姆‧沃爾頓自傳，智庫
2.Fishman, C.著，林茂昌譯 (2006)，沃爾瑪效應，大塊文化
3.Gallo, C.著，閻紀宇譯(2010)，大家來看賈伯斯：向蘋果的表演大師學簡報，美商麥格羅‧希爾
4.Diamond, S.著，洪慧芳、林俊宏譯 (2011)，華頓商學院最受歡迎的談判課：上完這堂課，世界都會聽你的，先覺
5.藤村正宏著，黃瓊仙譯(2014)，不賣東西 賣體驗，天下雜誌
Wood, J.著，鄭明華譯 (2006) ，一個創業家的意外人生，商智
數位行銷類叢書：
1.鄭江宇、張佳榮 (2015) ，掌握行銷新趨勢：你不可不知的網站流量分析Google Analytics，新頁
2.嚴家成、盧盟晃、何慧儀(2016)，SEO超入門：教你免費又有效的網站行銷好點子，旗標
3.鄭江宇、許晉雄 (2018)，成為大數據電子商務人才的第一本書，五南
4.曾瀚平、鄭江宇(2018)，Google Analytics疑難雜症大解惑：讓你恍然大悟的37個必備祕訣，五南
評分標準
1.出席率(10%)
2.上課發言討論與表現(15%)
3.分組報告(75%)
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
12
109-2_管理數學
教學目標
管理數學是將數學應用在管理問題上的一門學科，將能夠協助管理者以系統觀念去分析問題、整合問題、蒐集資料，並透過數學模式以量化資料作為決策的相關數學知識。
授課形式
理論講述與討論-80.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-10.00%;田野調查-0.00%;實驗-10.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1. 線性方程式 2. 線性方程組 3. 矩陣 4. 雙變數線性規劃 5. 線性規劃：簡形法 6. 財務 7. 機率 8. 馬可夫鏈與競賽理論 9. 邏輯
教科書/參考書
1. 管理數學, 第士一版, Michael Sullivan著, 趙可南譯, 滄海書局 2. Finite Mathematics & Its Applications, Tenth Edition, by Larry J. Goldstein, David I. Schneider, and Martha J. Siegel, Pearson Education International(東華書局代理)
評分標準
期中考40%, 期末考40%, 作業與平時成績20%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
27
管理數學是將數學應用在管理問題上的一門學科，將能夠協助管理者以系統觀念去分析問題、整合問題、蒐集資料，並透過數學模式以量化資料作為決策的相關數學知識。
授課形式
理論講述與討論-80.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-10.00%;田野調查-0.00%;實驗-10.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1. 線性方程式 2. 線性方程組 3. 矩陣 4. 雙變數線性規劃 5. 線性規劃：簡形法 6. 財務 7. 機率 8. 馬可夫鏈與競賽理論 9. 邏輯
教科書/參考書
1. 管理數學, 第士一版, Michael Sullivan著, 趙可南譯, 滄海書局 2. Finite Mathematics & Its Applications, Tenth Edition, by Larry J. Goldstein, David I. Schneider, and Martha J. Siegel, Pearson Education International(東華書局代理)
評分標準
期中考40%, 期末考40%, 作業與平時成績20%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
27
109-2_企業參訪與個案研討
教學目標
本課程希望能結合理論與實務，讓修課同學能提早認識不同產業，並為未來進入職場預做準備。 課程內容主要包含三個部分：(1)安排5-7家企業的參訪，以便能了解各行各業的實際運作，印證課堂上所學習到的知識，擴展產業視野；(2)邀請數位產業專家至課堂上進行演講，分析產業現況、優劣勢及未來發展；(3)由同學自行分組，任選一家企業進行分析，並撰寫個案分析報告。 ＊課程進行企業參訪時，不接受任何理由的請假，以便表示對企業的尊重，請修課前三思。
授課形式
理論講述與討論-10.00%;個案分析或作品賞析-20.00%;專題實作與報告-20.00%;田野調查-50.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1. 個案分析基本觀念 2. 實際企業參訪 3. 期末個案分析報告
教科書/參考書
老師自編講義。
評分標準
上課參與 (包含出席率、課堂及企業參訪時發言與提問)－40% 個案分析報告－60% 其他－？%
學分數
4
授課時數(周)
4
開課班級
M10933
修課人數
9
本課程希望能結合理論與實務，讓修課同學能提早認識不同產業，並為未來進入職場預做準備。 課程內容主要包含三個部分：(1)安排5-7家企業的參訪，以便能了解各行各業的實際運作，印證課堂上所學習到的知識，擴展產業視野；(2)邀請數位產業專家至課堂上進行演講，分析產業現況、優劣勢及未來發展；(3)由同學自行分組，任選一家企業進行分析，並撰寫個案分析報告。 ＊課程進行企業參訪時，不接受任何理由的請假，以便表示對企業的尊重，請修課前三思。
授課形式
理論講述與討論-10.00%;個案分析或作品賞析-20.00%;專題實作與報告-20.00%;田野調查-50.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1. 個案分析基本觀念 2. 實際企業參訪 3. 期末個案分析報告
教科書/參考書
老師自編講義。
評分標準
上課參與 (包含出席率、課堂及企業參訪時發言與提問)－40% 個案分析報告－60% 其他－？%
學分數
4
授課時數(周)
4
開課班級
M10933
修課人數
9
109-2_企業實習Ⅰ
教學目標
透過學生赴企業實習培養就業力
授課形式
理論講述與討論-0.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-100.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
依合作企業訂定
教科書/參考書
無
評分標準
企業實習表現 100%
學分數
9
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
3
透過學生赴企業實習培養就業力
授課形式
理論講述與討論-0.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-100.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
依合作企業訂定
教科書/參考書
無
評分標準
企業實習表現 100%
學分數
9
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
3
109-2_深度學習應用實務
教學目標
This course focuses on how to apply the deep learning theory and techniques to real-life applications.
We will discuss real-life deep learning applications and implement some of the basic models.
授課形式
理論講述與討論-10.00%;個案分析或作品賞析-40.00%;專題實作與報告-50.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
Materials intended to be covered in this course:
1. Introduction
2. Convolutional Neural Network (CNN) Discussion
3. Recurrent Neural Network (RNN) Discussion
4. Deep Reinforcement Learning Discussion
5. Deep Learning for rReal-life Applications
6. Presentation
教科書/參考書
Reference:
Deep Learning, by Ian Goodfellow et. al.
Learning From Data, by Yaser S. Abu-Mostafa et. al.
評分標準
(Tentative)
1. (Weekly) Case Presentation: 50%
2. Project Weekly Review: 50%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
13
This course focuses on how to apply the deep learning theory and techniques to real-life applications.
We will discuss real-life deep learning applications and implement some of the basic models.
授課形式
理論講述與討論-10.00%;個案分析或作品賞析-40.00%;專題實作與報告-50.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
Materials intended to be covered in this course:
1. Introduction
2. Convolutional Neural Network (CNN) Discussion
3. Recurrent Neural Network (RNN) Discussion
4. Deep Reinforcement Learning Discussion
5. Deep Learning for rReal-life Applications
6. Presentation
教科書/參考書
Reference:
Deep Learning, by Ian Goodfellow et. al.
Learning From Data, by Yaser S. Abu-Mostafa et. al.
評分標準
(Tentative)
1. (Weekly) Case Presentation: 50%
2. Project Weekly Review: 50%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
13
109-2_深度學習導論
教學目標
This course is a deep dive into details of the deep learning architectures with a focus on learning end-to-end models.
We will cover basic machine learning concepts and will focus on teaching how to set up the problem for deep learning applications, the learning algorithms (e.g. back-propagation), practical engineering tricks for training, and fine-tuning the networks.
Students will learn these ideas and techniques through hands-on assignments.
授課形式
理論講述與討論-30.00%;個案分析或作品賞析-20.00%;專題實作與報告-50.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
Materials intended to be covered in this course:
1. Introduction
2. Convolutional Neural Network (CNN)
3. Image Classification Pipeline
4. Linear Classifier & Loss Function
5. Model Optimization
6. Introduction to Neural Network
7. Back Propagation
8. Training a Neural Network
9. Overfitting & Regularization
10. Validation
11. CNN Visualization
12. Tensorflow, Keras, and Pytorch Tutorial
教科書/參考書
Reference:
Deep Learning, by Ian Goodfellow et. al.
Learning From Data, by Yaser S. Abu-Mostafa et. al.
評分標準
(Tentative)
1. Projects: 65%
2. Presentation: 20%
3. Final (Oral) Exam: 15%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
12
This course is a deep dive into details of the deep learning architectures with a focus on learning end-to-end models.
We will cover basic machine learning concepts and will focus on teaching how to set up the problem for deep learning applications, the learning algorithms (e.g. back-propagation), practical engineering tricks for training, and fine-tuning the networks.
Students will learn these ideas and techniques through hands-on assignments.
授課形式
理論講述與討論-30.00%;個案分析或作品賞析-20.00%;專題實作與報告-50.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
Materials intended to be covered in this course:
1. Introduction
2. Convolutional Neural Network (CNN)
3. Image Classification Pipeline
4. Linear Classifier & Loss Function
5. Model Optimization
6. Introduction to Neural Network
7. Back Propagation
8. Training a Neural Network
9. Overfitting & Regularization
10. Validation
11. CNN Visualization
12. Tensorflow, Keras, and Pytorch Tutorial
教科書/參考書
Reference:
Deep Learning, by Ian Goodfellow et. al.
Learning From Data, by Yaser S. Abu-Mostafa et. al.
評分標準
(Tentative)
1. Projects: 65%
2. Presentation: 20%
3. Final (Oral) Exam: 15%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
12
109-2_資料探勘與知識挖掘
教學目標
本課程之教學目標在於訓練修習學生資料挖礦基本概念、資料準備、資料挖礦的方法與實證等；使學生能容易應用資料挖礦方法，進而提升大數據分析和數位決策能力，進而應用資料挖礦與大數據分析技術方法於解決生產製造的問題。
授課形式
理論講述與討論-40.00%;個案分析或作品賞析-30.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
大數據緒論
資料預處理
多變量分析
迴歸分析
決策樹分析
分群分析
智慧製造
教科書/參考書
主要參考書: 簡禎富、許嘉裕 (2019) 大數據分析與資料挖礦。前程文化。
評分標準
學習態度、課堂討論與參與、作業: 30%
期中考 35％
期末報告 35％
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
8
本課程之教學目標在於訓練修習學生資料挖礦基本概念、資料準備、資料挖礦的方法與實證等；使學生能容易應用資料挖礦方法，進而提升大數據分析和數位決策能力，進而應用資料挖礦與大數據分析技術方法於解決生產製造的問題。
授課形式
理論講述與討論-40.00%;個案分析或作品賞析-30.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
大數據緒論
資料預處理
多變量分析
迴歸分析
決策樹分析
分群分析
智慧製造
教科書/參考書
主要參考書: 簡禎富、許嘉裕 (2019) 大數據分析與資料挖礦。前程文化。
評分標準
學習態度、課堂討論與參與、作業: 30%
期中考 35％
期末報告 35％
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
8
109-2_資訊管理專題研討(四)
教學目標
主要透過相關文獻閱讀與討論，探討資訊管理相關議題與該領域之未來研究方向，並進一步進行論文評述、了解相關研究方法以及論文寫作之要領。
授課形式
理論講述與討論-20.00%;個案分析或作品賞析-10.00%;專題實作與報告-70.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
資訊管理相關研究議題，例如電子商務、行動商務、網路消費者行為、資訊組織與社會、虛擬社群、社會網絡、知識管理、資訊服務管理、供應鏈管理、資訊倫理、企業電子化、資訊科技導入與應用、開放資料等。
教科書/參考書
Academic papers
評分標準
1.平時成績(上課態度、課堂參與、提問、表現、出席率等) 40%
2.報告的內容與答辯60%
本課程透過以下方式達成主要相關之核心能力：
資訊專業能力：
1.透過國內外學術論文的閱讀，了解現今之資訊專業能力之發展，並加以掌握。
專業英文能力
1.報告內容須主要參考自國外學術論文，並適度以英文進行口頭陳述。
問題解決與創新能力：
1.以課堂討論評量學生決策問題解決與創新能力。
2.透過即席問答的方式來評量學生決策問題解決與創新能力。
資訊管理研究能力
1.透過國內外學術論文的閱讀，了解現今之資訊管理研究之趨勢，並加以掌握與應用在其論文研究上。
2.透過課堂討論與即席問題的方式，提升學生探索可能的資訊管理研究方向。
學分數
1
授課時數(周)
3
開課班級
M10833
修課人數
6
主要透過相關文獻閱讀與討論，探討資訊管理相關議題與該領域之未來研究方向，並進一步進行論文評述、了解相關研究方法以及論文寫作之要領。
授課形式
理論講述與討論-20.00%;個案分析或作品賞析-10.00%;專題實作與報告-70.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
資訊管理相關研究議題，例如電子商務、行動商務、網路消費者行為、資訊組織與社會、虛擬社群、社會網絡、知識管理、資訊服務管理、供應鏈管理、資訊倫理、企業電子化、資訊科技導入與應用、開放資料等。
教科書/參考書
Academic papers
評分標準
1.平時成績(上課態度、課堂參與、提問、表現、出席率等) 40%
2.報告的內容與答辯60%
本課程透過以下方式達成主要相關之核心能力：
資訊專業能力：
1.透過國內外學術論文的閱讀，了解現今之資訊專業能力之發展，並加以掌握。
專業英文能力
1.報告內容須主要參考自國外學術論文，並適度以英文進行口頭陳述。
問題解決與創新能力：
1.以課堂討論評量學生決策問題解決與創新能力。
2.透過即席問答的方式來評量學生決策問題解決與創新能力。
資訊管理研究能力
1.透過國內外學術論文的閱讀，了解現今之資訊管理研究之趨勢，並加以掌握與應用在其論文研究上。
2.透過課堂討論與即席問題的方式，提升學生探索可能的資訊管理研究方向。
學分數
1
授課時數(周)
3
開課班級
M10833
修課人數
6
109-2_資訊管理專題研討(二)
教學目標
主要透過相關文獻閱讀與討論，探討資訊管理相關議題與該領域之未來研究方向，並進一步進行論文評述、了解相關研究方法以及論文寫作之要領。
授課形式
理論講述與討論-20.00%;個案分析或作品賞析-10.00%;專題實作與報告-70.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
資訊管理相關研究議題，例如電子商務、行動商務、網路消費者行為、資訊組織與社會、虛擬社群、社會網絡、知識管理、資訊服務管理、供應鏈管理、資訊倫理、企業電子化、資訊科技導入與應用、開放資料等。
教科書/參考書
Academic papers
評分標準
1.平時成績(上課態度、課堂參與、提問、表現、出席率等) 40%
2.報告的內容與答辯60%
本課程透過以下方式達成主要相關之核心能力：
資訊專業能力：
1.透過國內外學術論文的閱讀，了解現今之資訊專業能力之發展，並加以掌握。
專業英文能力
1.報告內容須主要參考自國外學術論文，並適度以英文進行口頭陳述。
問題解決與創新能力：
1.以課堂討論評量學生決策問題解決與創新能力。
2.透過即席問答的方式來評量學生決策問題解決與創新能力。
資訊管理研究能力
1.透過國內外學術論文的閱讀，了解現今之資訊管理研究之趨勢，並加以掌握與應用在其論文研究上。
2.透過課堂討論與即席問題的方式，提升學生探索可能的資訊管理研究方向。
學分數
1
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
5
主要透過相關文獻閱讀與討論，探討資訊管理相關議題與該領域之未來研究方向，並進一步進行論文評述、了解相關研究方法以及論文寫作之要領。
授課形式
理論講述與討論-20.00%;個案分析或作品賞析-10.00%;專題實作與報告-70.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
資訊管理相關研究議題，例如電子商務、行動商務、網路消費者行為、資訊組織與社會、虛擬社群、社會網絡、知識管理、資訊服務管理、供應鏈管理、資訊倫理、企業電子化、資訊科技導入與應用、開放資料等。
教科書/參考書
Academic papers
評分標準
1.平時成績(上課態度、課堂參與、提問、表現、出席率等) 40%
2.報告的內容與答辯60%
本課程透過以下方式達成主要相關之核心能力：
資訊專業能力：
1.透過國內外學術論文的閱讀，了解現今之資訊專業能力之發展，並加以掌握。
專業英文能力
1.報告內容須主要參考自國外學術論文，並適度以英文進行口頭陳述。
問題解決與創新能力：
1.以課堂討論評量學生決策問題解決與創新能力。
2.透過即席問答的方式來評量學生決策問題解決與創新能力。
資訊管理研究能力
1.透過國內外學術論文的閱讀，了解現今之資訊管理研究之趨勢，並加以掌握與應用在其論文研究上。
2.透過課堂討論與即席問題的方式，提升學生探索可能的資訊管理研究方向。
學分數
1
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
5
109-2_社群經營與分析
教學目標
本課程主要目的在培養學生對於社群經營的觀念與實務, 並透過現有的工具進行社群資料的分析
授課形式
理論講述與討論-20.00%;個案分析或作品賞析-20.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-20.00%;實驗-10.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
本課程內容包括
社群媒體概論
現有社群媒體分析
社群媒體經營策略與方法
議題操作
Google Analytics & Adsense
粉絲專頁洞察報告
粉絲專頁廣告投放
文字表現,照片與影像
企業參訪
教科書/參考書
自編教材
評分標準
課堂態度 10%
作業 20%
期中報告 30%
期末專題競賽 40%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
29
本課程主要目的在培養學生對於社群經營的觀念與實務, 並透過現有的工具進行社群資料的分析
授課形式
理論講述與討論-20.00%;個案分析或作品賞析-20.00%;專題實作與報告-30.00%;田野調查-20.00%;實驗-10.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
本課程內容包括
社群媒體概論
現有社群媒體分析
社群媒體經營策略與方法
議題操作
Google Analytics & Adsense
粉絲專頁洞察報告
粉絲專頁廣告投放
文字表現,照片與影像
企業參訪
教科書/參考書
自編教材
評分標準
課堂態度 10%
作業 20%
期中報告 30%
期末專題競賽 40%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
29
109-2_資訊科技與商業模式
教學目標
本課程採中文授課，目的希望引導學生思考資訊科技如何改變企業商業模式，並建立獨特的競爭優勢，以確保企業永續經營。本課程主要對象為大四或碩士班學生，主要但不限於資管專長者。本課程焦點在於資訊科技在現今企業中的角色，以及在各方面的影響：
1. 什麼被改變了？
2. 為什麼有這樣的改變
3. 變革是如何發生的
4. 變革產生的影響是什麼？
本課程採中文授課，目的希望引導學生思考資訊科技如何改變企業商業模式，並建立獨特的競爭優勢，以確保企業永續經營。本課程主要對象為大四或碩士班學生，主要但不限於資管專長者。本課程焦點在於資訊科技在現今企業中的角色，以及在各方面的影響：
1. 什麼被改變了？
2. 為什麼有這樣的改變
3. 變革是如何發生的
4. 變革產生的影響是什麼？
授課形式
理論講述與討論-20.00%;個案分析或作品賞析-80.00%;專題實作與報告-0.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
（以下安排可能依實際授課情況進行調整，以開學第一周上課公告為準）
1. 魔女宅急便（電影）
2. Osterwalder & Pigneur (2010), Business Model Generation-A Handbook for Visionaries, Game Changers, and Challengers, Hoboken, NJ: John Wiley & Sons Inc.
3. Lee, H.H. (1998), “Do Electronic Marketplaces Lower the Price of Goods?” Communications of the ACM, 41(1), pp. 73-80.
4. 吉之口速食—創新商業模式的導入
5. 萊恩旅遊—Trust you? Will you make it?
6. Zara: IT for Fast Fashion
7. 外島酒廠—資訊系統招標案
8. 城市大學－首長信箱
9. Kambil A. and E. van Heck (1998), “Reengineering the Dutch Flower Auctions: A Framework for Analyzing Exchange Organizations,” Information Systems Research, 9(1), pp. 1-19.
10. 運彩科技公司—運彩弊案
11. 盈科泛利—服務導向之電子票券創新 (A)、(B)
12. 100元理髮—服務創新的背後
13. 晟鑫科技－自由軟體與商業化
教科書/參考書
1. 討論個案
2. 討論論文
3. 其他相關資料
評分標準
本課程為選修課，修課學生的上課參與討論是關鍵，學期成績唯一且最重要的指標是上課的積極參與度。
課堂參與&作業: 100%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
14
109-2_資訊科技導論
教學目標
教導學生未來進行研究時應具備之資訊科技基礎知識,以利研究進行
本課程培養學生達成以下核心能力：
授課形式
理論講述與討論-30.00%;個案分析或作品賞析-35.00%;專題實作與報告-35.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1.Deep learning
2.Neural Network
3.Natral Language Processing
4.Data Mining
5.Information Visualization
6.Social Network Analysis
7.Industry 4.0
教科書/參考書
講義
評分標準
Attendance 20%
Exercise and Presentation 60%
課堂表現 20%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
13
教導學生未來進行研究時應具備之資訊科技基礎知識,以利研究進行
本課程培養學生達成以下核心能力：
- 資訊基本能力
- 應用整合與系統開發能力
- 資訊運用的知識力與判斷力
- 職場需求為導向的專業能力 以科學方法解決問題的能力
- 資訊素養與資訊倫理
授課形式
理論講述與討論-30.00%;個案分析或作品賞析-35.00%;專題實作與報告-35.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1.Deep learning
2.Neural Network
3.Natral Language Processing
4.Data Mining
5.Information Visualization
6.Social Network Analysis
7.Industry 4.0
教科書/參考書
講義
評分標準
Attendance 20%
Exercise and Presentation 60%
課堂表現 20%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
13
109-2_書報討論(四)
教學目標
透過邀請學界業界專將演講以及學生報告培養學生了解最新資訊技術新知以及研究趨勢, 厚植研究生研究實力
授課形式
理論講述與討論-20.00%;個案分析或作品賞析-30.00%;專題實作與報告-50.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
依照課程公告進行
教科書/參考書
無
評分標準
出席狀況 30% 上課態度 30% 心得報告 25% 上台報告 25%
學分數
1
授課時數(周)
2
開課班級
M10833
修課人數
12
透過邀請學界業界專將演講以及學生報告培養學生了解最新資訊技術新知以及研究趨勢, 厚植研究生研究實力
授課形式
理論講述與討論-20.00%;個案分析或作品賞析-30.00%;專題實作與報告-50.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
依照課程公告進行
教科書/參考書
無
評分標準
出席狀況 30% 上課態度 30% 心得報告 25% 上台報告 25%
學分數
1
授課時數(周)
2
開課班級
M10833
修課人數
12
109-2_書報討論(二)
教學目標
1. Providing diversified topics to graduate students
2. Interacting with faculty in specific areas
3. Developing research interests
4. 透過業界與學術界之專家學者演講與討論，讓學生能吸收與資訊管理相關之研究議題與新知，以及了解資管在職場之現況與未來職涯之發展規劃。 5.透過專業主題發表分享訓練，強化學生口語表達能力以及邏輯思考能力。
授課形式
理論講述與討論-10.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-40.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他:Guest speech-50.00%
課程內容與進度
The topics will cover research in information management. Each week one guest speeaker will provide a talk regarding his/her research interests. Sometimes a guest speaker could be a manager or CEO from a corporation. The schedule including speakers and topics is announced in Information Management department website.
1. 外賓演講：週次請見資管系網
2. 個人分享：個人安排主題，依排定周次進行專業分享
教科書/參考書
1. Speakers & Topics: 請參考資管系網頁演講公告
2. Handout
評分標準
出席率：10%
互動率(提出問題或發表自己的看法) ：15%
個人分享：25%
心得報告：50%
核心能力與指標檢核
資訊專業能力
1. 每週課堂心得作業
專業英文能力
1. 安排國外專家學者英文演講
2. 與國外專家學者交流時之英語口說與表達能力
問題解決與創新能力
1. 在課堂心得作業的過程中評量學生的問題解決與創新能力
2. 在課堂互動討論的過程中評量學生的問題解決與創新能力
資訊管理研究能力
1. 在課堂心得作業的過程中評量學生的問題解決與創新能力
2. 在課堂互動討論的過程中評量學生的問題解決與創新能力
學分數
1
授課時數(周)
2
開課班級
M10933
修課人數
13
1. Providing diversified topics to graduate students
2. Interacting with faculty in specific areas
3. Developing research interests
4. 透過業界與學術界之專家學者演講與討論，讓學生能吸收與資訊管理相關之研究議題與新知，以及了解資管在職場之現況與未來職涯之發展規劃。 5.透過專業主題發表分享訓練，強化學生口語表達能力以及邏輯思考能力。
授課形式
理論講述與討論-10.00%;個案分析或作品賞析-0.00%;專題實作與報告-40.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他:Guest speech-50.00%
課程內容與進度
The topics will cover research in information management. Each week one guest speeaker will provide a talk regarding his/her research interests. Sometimes a guest speaker could be a manager or CEO from a corporation. The schedule including speakers and topics is announced in Information Management department website.
1. 外賓演講：週次請見資管系網
2. 個人分享：個人安排主題，依排定周次進行專業分享
教科書/參考書
1. Speakers & Topics: 請參考資管系網頁演講公告
2. Handout
評分標準
出席率：10%
互動率(提出問題或發表自己的看法) ：15%
個人分享：25%
心得報告：50%
核心能力與指標檢核
資訊專業能力
1. 每週課堂心得作業
專業英文能力
1. 安排國外專家學者英文演講
2. 與國外專家學者交流時之英語口說與表達能力
問題解決與創新能力
1. 在課堂心得作業的過程中評量學生的問題解決與創新能力
2. 在課堂互動討論的過程中評量學生的問題解決與創新能力
資訊管理研究能力
1. 在課堂心得作業的過程中評量學生的問題解決與創新能力
2. 在課堂互動討論的過程中評量學生的問題解決與創新能力
學分數
1
授課時數(周)
2
開課班級
M10933
修課人數
13
109-2_研究方法(二)
教學目標
本課程在介紹資訊管理（Information Systems）領域中常用的各種研究方法論，以及統計技術與分析。透過此不同研究設計以及對應的統計分析，以使學生能夠以嚴謹性且系統性的方法從事資訊管理領域的研究議題，並幫助學生選擇適合的研究方法以對有興趣的題目進行研究。
☆本課程培養學生達成以下核心能力：
(1)透過課程講解資料的處理與分析，以進行資訊的基本能力培養
(2)以科學的方法來教育學生在面對決策問題的解決能力
☆本課程培養學生達成以下基本素養：
(1)透過資管實證上的研究，以養成人文素養與專業學理上的兼併
(2)綜觀國內外的學術相關研究，以期學生具備當代思維與國際視野
授課形式
理論講述與討論-50.00%;個案分析或作品賞析-10.00%;專題實作與報告-20.00%;田野調查-10.00%;實驗-10.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
week-01 Introduction-1 week-02 Introduction-2 week-03 Examining Your Data week-04 Correlations, T-test week-05 Analysis of Variance week-06 Multivariate Analysis of Variance week-07 Multivariate Analysis of Variance week-08 Factor Analysis week-09 期中考 week-10 Multiple Regression Analysis week-11 SEM: Introduction week-12 SEM: Confirmatory Factor Analysis week-13 SEM: Testing a Structural Model week-14 方法論Paper報告 week-15 Interdependence Technique-1 week-16 Interdependence Technique-2 week-17 期末統計實作考試 week-18 期末考週
教科書/參考書
蕭文龍，統計分析入門與應用--SPSS中文版+SmartPLS 3(PLS-SEM)第二版，碁峰圖書，ISBN： 9789864766390 。 Hair, et. al. (2006) Multivariate Data Analysis (6/e). Pearson Education, Inc., Upper Saddle River, New Jersey.
評分標準
評分方式：課堂參與20%、平時作業30%、paper報告20%、期中/末考30%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
13
本課程在介紹資訊管理（Information Systems）領域中常用的各種研究方法論，以及統計技術與分析。透過此不同研究設計以及對應的統計分析，以使學生能夠以嚴謹性且系統性的方法從事資訊管理領域的研究議題，並幫助學生選擇適合的研究方法以對有興趣的題目進行研究。
☆本課程培養學生達成以下核心能力：
(1)透過課程講解資料的處理與分析，以進行資訊的基本能力培養
(2)以科學的方法來教育學生在面對決策問題的解決能力
☆本課程培養學生達成以下基本素養：
(1)透過資管實證上的研究，以養成人文素養與專業學理上的兼併
(2)綜觀國內外的學術相關研究，以期學生具備當代思維與國際視野
授課形式
理論講述與討論-50.00%;個案分析或作品賞析-10.00%;專題實作與報告-20.00%;田野調查-10.00%;實驗-10.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
week-01 Introduction-1 week-02 Introduction-2 week-03 Examining Your Data week-04 Correlations, T-test week-05 Analysis of Variance week-06 Multivariate Analysis of Variance week-07 Multivariate Analysis of Variance week-08 Factor Analysis week-09 期中考 week-10 Multiple Regression Analysis week-11 SEM: Introduction week-12 SEM: Confirmatory Factor Analysis week-13 SEM: Testing a Structural Model week-14 方法論Paper報告 week-15 Interdependence Technique-1 week-16 Interdependence Technique-2 week-17 期末統計實作考試 week-18 期末考週
教科書/參考書
蕭文龍，統計分析入門與應用--SPSS中文版+SmartPLS 3(PLS-SEM)第二版，碁峰圖書，ISBN： 9789864766390 。 Hair, et. al. (2006) Multivariate Data Analysis (6/e). Pearson Education, Inc., Upper Saddle River, New Jersey.
評分標準
評分方式：課堂參與20%、平時作業30%、paper報告20%、期中/末考30%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
M10933
修課人數
13
109-2_Python程式設計
教學目標
Python程式設計這一課是為高雄大學資訊管理學系所設計的進階資訊技術課程，教學內容以簡介開放原始碼(Open Source)資源中經常被應用於多領域的 Python 程式語言為核心，並介紹其於相關網路應用領域的程式設計基礎技術為主要目標。
Python 具易學易用之特性，適合於資訊技術進階的操作，並且當前有許多重要的網路應用服務也以 Python 為程式開發工具，並且 Python 程式語言也具跨不同作業系統平台與物件導向的特性，希望能透過這門課的介紹讓資訊管理學系高年級的學生能具備更優秀的應用工具程式。
授課形式
理論講述與討論-40.00%;個案分析或作品賞析-20.00%;專題實作與報告-40.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1.課程介紹與說明
2.Python 簡介
3.Python 程式語言基本操作(一)
4.Python 程式語言基本操作(二)
5.切片、字串
6.正規表示式
7.物件導向
8.Python 標準函數介紹
9.期中報告
10.網路程式設計(一)
11.網路程式設計(二)
12.Web 開發模組
13.圖型應用模組(PLI)
14.影像應用模組(Opencv)
15.數位遊戲應用模組(pygame)
16.3D應用模組(VPython)
17.專題報告(一)
18.專題報告(二)
教科書/參考書
Handout
評分標準
平時與小考表現： 30%
期中報告： 30%
期末報告： 40%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
A10833
修課人數
36
Python程式設計這一課是為高雄大學資訊管理學系所設計的進階資訊技術課程，教學內容以簡介開放原始碼(Open Source)資源中經常被應用於多領域的 Python 程式語言為核心，並介紹其於相關網路應用領域的程式設計基礎技術為主要目標。
Python 具易學易用之特性，適合於資訊技術進階的操作，並且當前有許多重要的網路應用服務也以 Python 為程式開發工具，並且 Python 程式語言也具跨不同作業系統平台與物件導向的特性，希望能透過這門課的介紹讓資訊管理學系高年級的學生能具備更優秀的應用工具程式。
授課形式
理論講述與討論-40.00%;個案分析或作品賞析-20.00%;專題實作與報告-40.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1.課程介紹與說明
2.Python 簡介
3.Python 程式語言基本操作(一)
4.Python 程式語言基本操作(二)
5.切片、字串
6.正規表示式
7.物件導向
8.Python 標準函數介紹
9.期中報告
10.網路程式設計(一)
11.網路程式設計(二)
12.Web 開發模組
13.圖型應用模組(PLI)
14.影像應用模組(Opencv)
15.數位遊戲應用模組(pygame)
16.3D應用模組(VPython)
17.專題報告(一)
18.專題報告(二)
教科書/參考書
Handout
評分標準
平時與小考表現： 30%
期中報告： 30%
期末報告： 40%
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
A10833
修課人數
36
109-2_Web 前端開發
教學目標
1.能夠不倚賴前端Framework的網頁排版能力(sublime、DIV+CSS、Responsive) 2.了解基礎native javascript、jQuery，可使用jQuery 管理動畫效果 3.完成codeschool / codecademy HTML/CSS、JS線上題目
授課形式
理論講述與討論-30.00%;個案分析或作品賞析-30.00%;專題實作與報告-40.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1. 課程介紹：如何成為稱職的前端 2.html 基礎語言 – 3.css – 4.jQuery (基礎使用) 5.jQuery (函式 套件)6.bootstrap (基礎使用)7.RWD 響應式網頁
教科書/參考書
評分標準
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
A10633
修課人數
24
1.能夠不倚賴前端Framework的網頁排版能力(sublime、DIV+CSS、Responsive) 2.了解基礎native javascript、jQuery，可使用jQuery 管理動畫效果 3.完成codeschool / codecademy HTML/CSS、JS線上題目
授課形式
理論講述與討論-30.00%;個案分析或作品賞析-30.00%;專題實作與報告-40.00%;田野調查-0.00%;實驗-0.00%;其他-0.00%
課程內容與進度
1. 課程介紹：如何成為稱職的前端 2.html 基礎語言 – 3.css – 4.jQuery (基礎使用) 5.jQuery (函式 套件)6.bootstrap (基礎使用)7.RWD 響應式網頁
教科書/參考書
評分標準
學分數
3
授課時數(周)
3
開課班級
A10633
修課人數
24