人工智慧的範圍極為廣泛龐雜，即將在日本Nagoya舉行的1997年第十五屆國際聯合
人工智慧會議的徵求論文資料中，就列舉了至少以下的研究課題：

• AI architectures, applications, art and music
• Artificial life, life-like characters
• Automated modeling
• Machine learning, decision theory, decision tree
• Automated reasoning, control
• Belief revision, case-based reasoning, causality, common sense reasoning
• Computer-aided education
• Expert systems, game playing
• Computer vision and robotics
• Heuristic search, genetic algorithms
• Information retrieval and gathering
• Knowledge representation and acquisition, ontologies
• Machine translation, natural language processing
• Multiagent systems, software agents
• Theorem proving
• Artificial neural networks and fuzzy logic

等不一而足。這樣廣而且不斷擴大的研究範圍，對於人工智慧的教學、教材、老師、
同學都是很大的挑戰。所有的教材幾乎都只能涵蓋到十幾年前的技術與研究成果，而
老師對其專長的部份可以講的很精采，但是其他部份就不容易深入。今年我們面對這
個挑戰，採取了一種新的教學的方式。邀集了對人工智慧的各個部門專注研究多年的
三位教授，針對每一位教授的專長、根據基礎知識（Fundamentals），與最新的發展
（State of the Art）並重的原則，設計了超過10個自給自足的小單元，以學術會議
常見的短期研習課程（Tutorial）的方式，配合分發的講義，逐一做深入淺出、又不
脫離人工智慧研究現況的介紹。希望能讓大家豋堂入室，一窺人工智慧的堂奧。另外
我們也設計了專題演講、介紹、討論的單元，補充不足之處，也提供更多雙向溝通的
管道。

• 作業 70%:
• 期末考 30%

預定進度: