資訊管理學系

教學目標
對管理學院的學生而言，雖然修習過經濟學、會計學或其他財經相關科目，但仍無法有效應用課堂所學，甚至對於國內外所發生的財經新聞一知半解，更遑論能與未來的工作連結。

本課程的目的相當單純，主要就是從國內外主要媒體中選取重要的新聞報導或專題文章，從學術、政治、產業及社會觀點來進行解析，協助學生了解與掌握國內外發生的各項財經議題，以期能養成閱讀財經新聞的習慣，對未來職場工作產生助益。


授課形式
理論講述與討論-0.00%;個案分析或作品賞析-50.00%;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
討論與分析國內外各項財經議題之相關新聞報導，包含AI 泡沫爭議與資本支出回報、台積電 2 奈米與全球「AI 工廠」化、虛擬貨幣的新常態、降息循環的下半場、中國經濟的「十五五」與結構轉型、川普 2.0 與貿易壁壘新定價、供應鏈的「韌性治理」與近岸外包、2026 台灣房市轉折、淨零排放的死線效應、主動式 ETF 與全民理財熱潮、Z 世代的投資心理與財務陰影等。

課堂要求：
1. 全班依修課人數分成4-5組。
2. 每組須於每次上課前準備至少2則與該周議題有關之新聞報導，於課堂中進行分享，包和報導說明、看法。
3. 各組需自選一個議題，準備約30分鐘的期末報告，包含以下內容：議題重要性說明、與該議題相關之新聞報導至少8篇、新聞報導分析與未來走向預測、 心得與總結。

教科書/參考書
老師自編講義。

評分標準
1. 上課參與(包含出席率、上課發言討論與表現)：20%。
2. 平時報告：30%。
2. 期末報告：50%。

學分數
3

授課時數(周)
3

開課班級
A11233

修課人數
15

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
A11133

修課人數
6

教學目標
本課程目的是期望提昇學生的英文口說與簡報能力。在學期過程中，參與及練習是課程核心，但也需要同學尋找資訊練習簡報技巧，網路上即有許多免費資源可達此目的。本課程將針對個別學生狀況，盡可能地量身打造適合的教學與要求方式，以期達到願意開口說英文以及願意開口進行英文簡報的目的。簡報練習以及與聽眾的互動將是課程重點。

本課程不是英語教學課，學期成績與學生的英文程度無關。
本課程也不限制需有一定的英文程度才能修課，只要願意開口說英文都歡迎。
本課程不以英文程度作為評量成績的參考，成績的關鍵在於修課過程中的投入與參與，就能拿到好成績。

This course is designed for improving English conversation and 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 encourage students to speak English and make presentation in English. The teacher will customize as much as possible to fit each student's unique condition. Practicing presentation and interaction with audiences/classmates will be key elements throughout this course.

Please note that

1. This course does not grade students based on their English capabilities. Participation and practicing are the only requirement to get good grades.
2. Even if you think your English is poor, we welcome you as long as you are willing to practice.
3. The course grade is not based on your English, but on your willness to participate in and practice speaking English.

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
本課程主要模組包括：
1. 如何當一個具有說服力的講者？
2. 如何讓我變成一位具有說服力的講者？
3. 如何在公開場合開口說英文？
4. 如何進行一場生動具有吸引力的英文簡報？
5. 說英文時的臨場反應。

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?
5. Improvising a presentation with English.


教科書/參考書
網路資源與教師指導
Internet resources & instructor's guidance.

評分標準
1. 課堂參與/互動：50%
2. 課堂練習：50%

1. Class participation/interaction: 50%
2. Class practice: 50%


學分數
3

授課時數(周)
3

開課班級
M11433

修課人數
7

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 ESP32 和 MicroPython 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-30.00%;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-10.00%;其他-0.00%

課程內容與進度
Part1: ESP32 介紹 1. ESP32S 簡介 2. 杜邦端子與接線製作 Part2: MicroPython基礎 1. MicroPython 程式簡介 2. MicroPython 應用模組安裝 3. MicroPython GPIO 應用程式模組 4. MQTT 簡介 Part3: 應用模組 1. LED, 溫溼度計(DHT22) 2. GNSS 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. 定位系統應用 2. 空氣品質檢測 3. 工程應用檢測 4. 影像辨識應用 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
M11433

修課人數
23

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.數位行銷概論
2.數位行銷概論
3.數位行銷活動成功案例
4.網路市場調查
5.商品方案剖析
6.社群行銷
7.服務品質診斷與網路服務疏失與補救
8.行銷資訊應用


教科書/參考書
參考書:
行銷管理類叢書：
1.Walton, S. & Huey, J.著，李振昌、吳鄭重譯(2018)，富甲天下：Wal-Mart創始人：山姆‧沃爾頓自傳，足智文化
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 (2018)，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(增修版)，先覺
5.Wood, J.著，鄭明華譯 (2006) ，一個創業家的意外人生，商智(中文版已絕版)
6.藤村正宏著，黃瓊仙譯(2019)，不賣東西賣體驗(二版)，天下雜誌
數位行銷類叢書：
1.吳政達(2024)，Google Analytics GA4 商業分析大全：人工智慧賦能，幫你鎖定對的訪客，打贏網路商戰，旗標
2.胡昭民 (2025)，網路行銷的14堂關鍵必修課：ChatGPT‧UIUX‧行動支付‧駭客‧廣告‧SEO‧直播‧Google Analytics‧AI多媒體，博碩

評分標準
1.上課發言討論與表現(50%)
2.報告(50%)

學分數
3

授課時數(周)
3

開課班級
M11433

修課人數
11

教學目標
1. 具備金融資料分析能力：理解股票市場運作機制，並能運用 Python 進行金融資料的獲取、清洗與視覺化。 2. 應用人工智慧技術：學習將機器學習與深度學習模型應用於股價預測及市場趨勢分析。 3. 實作量化交易策略：整合 API 串接與回測框架，獨立完成具備風險控管機制的自動化交易策略原型。

授課形式
理論講述與討論-60.00%;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-0.00%

課程內容與進度
第 01 週：股市原理與環境建置 第 02 週：金融 Python 與技術指標 第 03 週：API 串接實戰 (Fugle) 第 04 週：微觀數據：逐筆交易 (Tick Data) 第 05 週：統計機器學習 (I) - 回歸預測 第 06 週：統計機器學習 (II) - 分類預測 第 07 週：【期中業師講座】富果 Fugle 專家 第 08 週：期中專案提案 (Midterm Project) 第 09 週：深度學習基礎 (Deep Learning) 第 10 週：時間序列模型 (RNN/LSTM) 第 11 週：電腦視覺模型 (CNN) 第 12 週：自然語言處理 (NLP) 與情緒分析 第 13 週：量化回測導論 第 14 週：Backtrader 框架實戰 第 15 週：【期末業師講座】富果 Fugle 專家 第 16 週：期末成果發表 (Final Presentation)

教科書/參考書
本課程以自編講義與 Jupyter Notebook 實作教材為主。 1. 指定參考書 Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance (Yves Hilpisch) Machine Learning for Algorithmic Trading (Stefan Jansen)

評分標準
期中報告30%, 期末專題60%, 平時成績10%

學分數
3

授課時數(周)
3

開課班級
M11433

修課人數
30

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, 第十一版, 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
M11433

修課人數
30

教學目標
本課程目的在培養學生對AI的基本認知與實際應用能力。透過介紹AI相關概念及各類型AI應用工具，學生將學習如何利用這些工具解決實際問題。課程將以分組方式進行，鼓勵學生提出創新的AI應用方向，並結合理論與實務，完成期末專案的設計與實作。期望學生能在學期末具備分析AI應用需求及實作能力，並了解如何將AI技術應用於不同領域的創新情境。

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
01 課程說明 02 人工智慧基本觀念 03 機器學習與深度學習概述 04 模型開發流程介紹 05 AI演算法概述 06 AI商務應用案例(一) 07 AI商務應用案例(二) 08 清明節補假 09 期中報告 10 從零開始構建你的 AI 工具箱(一) 11 從零開始構建你的 AI 工具箱(二) 12 AI在企業內部的落地與實踐 13 AI方案設計實戰工作坊(一) 14 AI方案設計實戰工作坊(二) 15 設計有責任感的AI：從倫理到實作 16 期末報告

教科書/參考書
老師自編講義。

評分標準
出席率：20% (請假一次扣10%、曠課一次扣30%)。
上課參與討論及提問程度：30%。
期末專題實作與期末報告：50%。

學分數
3

授課時數(周)
3

開課班級
M11433

修課人數
30

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、社群經營與行銷、資訊教育、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、數位轉型、科技管理等。

教科書/參考書
相關領域之學術論文

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%


學分數
1

授課時數(周)
3

開課班級
M11333

修課人數
6

教學目標
本課程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
M11433

修課人數
8

教學目標
Traditional business partnerships are changing in response to technology advancements and business innovations. With network connectivity, supply chain integration is the core strategic competence that enables many companies to act as one. A supply chain represents the cross-functional integration of activities that cross the borders of individual companies. This feature is very important in many industries, because many firms must collaborate intensively throughout a project lifecycle. The issues involved in selecting e-supply chain partners extend beyond choosing a trading partner or a contractor and must include configuring the business-to-business inter-enterprise processes (or ERP deployment) among partners. All of the issues will be lectured in the class. The goal of the class is to give students a clear view of SCM and help them to analyze and develop a SCM. This course helps students to achieve the following core competencies: Basic ability in English Based management ability Decision-making and problem-solving Application integration and system development capabilities Information using force and sense of knowledge Career-oriented professionals Language ability in conjunction with international practices Innovative thinking and active learning ability Ability in scientific problem-solving approach This course helps students to achieve the following literacy : Information literacy and information ethics Social ethics and world citizenship Contemporary thinking and international perspective Responsibility for social care and world citizenship Contemporary thinking and international perspective

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-20.00%;田野調查-5.00%;實驗-0.00%;其他:special issue/case practices-15.00%

課程內容與進度
1. Introduction to Supply Chain Management, Enterprise Resource Planning, concept, and their evolutions. 2. Porter Value Chain, Value Chain Management, SRM, SCM, CRM, ERP etc. 3. Supplier Relationship Management, Procurement Management, and Sourcing. 4. Collaborative Product Development and Supply Collaboration. 5. Logistics and Transportation Management) 6. Service Quality and Customer Relationship Management 7. Green Supply Chain Management (RoHS, Recycling) 8. the AI, IoT in smart manufacturing/industry 4.0 scheme

教科書/參考書
Textbooks/Reference Materials 1. Supply Chain Logistics Management by Bowersox, Closs, Cooper Mc Graw-Hill 2. B2B Application Integration (David S. Linthicum/Addison Wesley) Rel. 1.Design & Managing the Supply Chain (David Simchi-Levi/Mc Graw -Hill) 2.Class handouts

評分標準
1. Class participation 2. Case study and Presentation 3. Midterm and Final 4. Group project (pending).

學分數
3

授課時數(周)
3

開課班級
M11433

修課人數
17

教學目標
本課程旨在結合台灣多所大學與台灣資料科學協會（TWDS）的力量，共同培養具有實戰力的資料科學人才。計畫著重於融合學術理論與產業實務，以增強學生在資料科學領域的專業知識和實際操作能力。
本課程的目標包括：
提升參與大學在資料科學教育方面的知名度和影響力
加強學術與產業間的合作和資源共享
透過實用的課程設計和專案經驗，使學生更能夠符合未來職場的需求，培養出即時可投入職場的資料科學專業人才。


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. Course Introduction
2. Data Science
3. Social Network Analysis
4. Keynote Talk 1
5. Presentation 1
6. Data Mining
7. Keynote Talk 2
8. Spring Break
9. Presentation 2: Midterm Project Presentation
10. Keynote Talk 3
11. AI approach
12. AI approach
13. Data Visualization
14. Keynote Talk 4
15. Final Presentation
16. Final Project Competition


教科書/參考書
無

評分標準
平時成績 20%
報告成績 40%
競賽成績 40%


學分數
3

授課時數(周)
3

開課班級
M11433

修課人數
27

教學目標
線上授課網址 https://meet.google.com/pib-xvpw-epz 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

本課程培養學生達成以下基本素養：

• 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
M11433

修課人數
15

教學目標
本課程主要針對資管系碩士班學生而設計，希望透過產官學專家演講、學生分享與師生互動，拓展學生的視野，並對其碩士論文方向的擬定及未來職涯產生助益。

授課形式
理論講述與討論-10.00%;個案分析或作品賞析-50.00%;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. 產官學專家演講 2. 學生自訂題目分享 3. 各種研究與實務議題討論與互動

教科書/參考書
自編教材

評分標準
出席率：10% 互動與討論：20% 個人主題：30% 心得報告：40%

學分數
1

授課時數(周)
2

開課班級
M11333

修課人數
13

教學目標
本課程主要針對資管系碩士班學生而設計，希望透過產官學專家演講、學生分享與師生互動，拓展學生的視野，並對其碩士論文方向的擬定及未來職涯產生助益。

授課形式
理論講述與討論-10.00%;個案分析或作品賞析-50.00%;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. 產官學專家演講 2. 學生自訂題目分享 3. 各種研究與實務議題討論與互動

教科書/參考書
自編教材

評分標準
出席率：10% 互動與討論：20% 個人主題：30% 心得報告：40%

學分數
1

授課時數(周)
2

開課班級
M11433

修課人數
15