國立中山大學107年度高教深耕教學創新計畫成果報告

共學群名稱：人工智慧物聯網

(一)具體措施、創新作法及自我檢討評估與改善機制

A、具體措施與創新作法

1.106-2及107-1開設課程共計11門

課程名稱	開課 學年期	開課單位/教師	學分數	修課 人數
C程式設計(一)	107-1	資工系/蔣依吾	3	130
影像處理	107-1	資工系/蔣依吾	3	31
電腦網路	106-2	資工系/賴威光	3	73
資庫系統	106-2	資管系/黃三益	3	34
平行計算	106-2	應數系/黃杰森	3	8
異質性無線網路移動性與換手機制	106-2	資工系/賴威光	3	6
無線行動網路	107-1	資工系/賴威光	3	41
無線通訊網路建構與效能模擬	107-1	資工系/賴威光	3	8
JAVA物件導向程式設計	106-2	資工系/林俊宏	3	102
網路系統程式設計	107-1	資工系/林俊宏	3	37
計算機概論	107-1	資管系/黃三益	3	69

2.課程目標

人工智慧(Artificial Intelligence, AI)透過電腦運算展現及實現智慧，在1956年約翰麥卡錫提出對人工智慧定義為讓機器行為看起來就像是人所表現智慧行為，目前人工智慧研究方向已被進一步區分為數個子領域：演繹推理、規劃、學習、運動控制、辨識、社交應對、創造、倫理管理等。人工智慧又可區分為強人工智慧與弱人工智慧，強人工智慧又稱通用人工智慧(Artificial General Intelligence)，是具備與人類同等、甚至超越之人工智慧，相對之弱人工智慧則僅處理特定問題。近年於摩爾定律與神經科學研究協助下，透過電腦對生物神經元複雜電位衝動模擬取得明顯突破，使人工智慧能透過試錯學習經驗並總結，從每次回饋中觸發其他迴路以升級改進思考結構，作出更複雜反應。1998年，美國麻省理工學院Auto-ID中心主任愛斯頓（Kevin Ashton）提出物聯網（Internet of Things，簡稱IoT）一詞，全球化網路基礎建設，透過資料擷取及通訊能力，連結實體物件與虛擬數據，進行各類控制、偵測、識別及服務。從此，此詞彙廣泛流傳。物聯網為將可接受訊息但原本無法連上網路之物品，貼上電子標籤，使用者就能夠從網路找到物品相對應位置、收集每個物品所傳送訊息，也可透過電腦集中管理機器、設備、甚至操作人員，同時對家裡設備、汽車進行定位、遙控、搜尋。而所謂訊息包含外在溫度、濕度、壓力、方位，也包含人類使用模式，當物體裝設如陀螺儀、RFID 讀取器、壓力感測器、溫度感測器等，就可以接受這些訊息，記錄外在環境變化及使用者使用習慣。物聯網帶來不只生活上方便，而是更安全、貼近人類生活。

物聯網應用非常廣泛，只要物體可透過感測器 (Sensor) 收集監測訊號或資訊，提供至裝置管理平台再連結應用程式處理後，反饋特定決策再指示原始物件加以進一步動作之領域都是可能應用場域，例如：智慧門鎖 (透過家庭成員進出時間判定物流配送最佳時間)、智能冰箱 (監控冰箱裡食物保存狀態、甚至決定何時補貨)、智能汽車 (透過路徑分析節省能源或交通時間、監控車輛使用狀態，決定何時進場維修)、智慧農業 (監控農田環境狀態，決定何時灑水或施肥)、智能家居 (有效節能與生活輔助)、智能供應鏈客製化、智慧城市、智能工廠 (提升生產效率或降低耗損)等，這些智慧或智能核心都倚賴人工智慧進行機器學習。

物聯網與人工智慧本質相同。物聯網強調「觸動器與感測器」，人工智慧強調「分析與決策」，串流其中者則是數據。以河川防洪為例，先有水位感測器蒐集數據，而人工智慧根據數據提出分析報告，人類依據報告做出防洪決策，因應情勢啟動觸動器如水閘門做出改變，完成一個系統迴圈。

近期人工智慧在物聯網應用，已有許多驚艷成果。2014 年，全世界第一個懂得識別人類情緒之超萌機器人 Pepper 登場，可以跟人類聊天。2015 年，Google 展示首次由盲人完成在公共道路上駕駛自駕車，震驚各大車廠，紛紛跟進宣布自駕車計畫。同年，中國大疆無人機在農田裡協助噴灑農藥；而電商巨擘亞馬遜也展示自家送貨無人機原型，並於 2016 年在英國展開無人機送貨服務。另外，亞馬遜在 2015 年開始販賣Echo 喇叭，內建直覺好用人工智慧 Alexa， Echo 至 2017 年初已售出超過五百萬台，很多大廠亦搶著與亞馬遜合作。亞馬遜也因此領先 Google、Apple，成為智慧家庭現任霸主。

上述例子，均為使用人工智慧之機器學習協助達成。而針對人工智慧在物聯網上運用，可歸納成以下六大方式：影像辨識分析、聲音辨識分析、自然語言處理、大數據。利用各種資料整合，正確判斷趨勢、並透過各種資料之整合深度學習，提高判斷正確率、主動做出決策並行動。人工智慧之機器學習十分重要，不僅是系統大腦，更是強化感測器能力之支柱，因此機器學習在未來物聯網世界將扮演非常重要角色。

B、自我檢討評估與改善機制

近年來人工智慧技術與應用發展快速，相關產業之人才需求日益遽增，「人工智慧物聯網」乃針對研究與產業需求，開設核心、進階、研究所與專題等相關課程，以培育兼備人工智慧物聯網基礎與實作能力之人才。該學程在課程設計上，除了介紹基礎人工智慧概念外，也包含自然語言，機器學習，電腦視覺，語音辨識等課程，以加強學生在人工智慧應用系統開發方面的能力。同時為了加強學生的實作能力，本學程也加入了人工智慧物聯網專題並規劃專題成果展，讓學生有機會呈現自己所學的成果。此外，本學程將規劃業界專家專題演講講座，藉由實務經驗分享，使學生瞭解產業動向與產品實際開發的流程。同時辦理跨領域技術結合之工作坊，帶領學生學習除了資訊科學領域之外的基礎知識，培養學生學習如何發現產業中現有問題，及如何結合不同領域所學來解決問題，開發跨領域結合之應用，並訓練獨立思考與解決問題之能力。

本學程結合本校資工系、應數系、資管系之專業教師，除提供學生於人工智慧物聯網中所牽涉之影像處理、數據分析、無線網路傳輸、雲端運算等技術相關知識外，並提供與課程內容相關之專題製作學習，從基礎學理訓練出發，再以專題課程作為學習成果驗收。邀集相關專業老師規畫整合學群，亦將邀請國內外學界、業界大師擔任短期講座或兼任教師，豐富共學師資內容，多元拓展學生專業視野。

1. 增進學生於網路、資料庫、人工智慧物聯網的理論知識
2. 培養學生數據分析能力、程式實作能力
3. 培養學生跨領域整合能力

1.課程設計

隨著處理資料的方式和位置的不斷變化，雲端運算受到了硬體和網路連線方面的限制，邊緣運算可以看做是無處不在的雲端運算和物聯網(IoT)的延伸概念。人工智慧(AI)技術逐漸成熟，以及物聯網(IoT)蓬勃發展，AI透過IoT滲透到社會生活和行業之中，AIoT驅動各式智慧裝置應用，裝置將變得機智靈巧。在人工智慧(AI)技術逐漸成熟，以及物聯網(IoT)蓬勃發展，AI透過IoT滲透到社會生活和各行業之中，AIoT驅動各式智慧裝置應用，裝置將變得機智靈巧，應用的範圍與發展方向涵蓋：自動駕駛車、交通管理、智慧家庭、智慧醫療、智能工廠、商業服務、金融科技…等，。AIoT帶動著全世界科技產業鏈上、中、下游的廠商對相關專業人才的龐大需求。本學程積極發展人工智慧人才培育，以解決AI人才不足困境。

本跨領域共學群計畫結合物聯網與人工智慧，發展出一個智慧物聯網使得生活更為便利。為此，我們提出之教學系統架構由下至上區分為基礎層、傳輸層、雲端層：

1. 基礎層：物聯網裝置前端接口部分以無線傳輸(導)方式為主，將裝置所感測資訊，如環境溫濕度、影像等資訊透過無線射頻技術將資料封裝並交由傳輸層傳輸至伺服器。C程式設計、電腦網路、影像處理屬於此部分課程，透過課程講授使學生習得物聯網裝置感測及資料接收原理(Bluetooth、ZigBee、RFID)、影像校正、濾波分析與圖形識別等原理。
2. 傳輸層：資料傳輸過程需確保資料完整性，透過網路協定提升網路傳輸速度，並將雲端層指令傳送至基礎層各物聯網裝置中，以確保資訊順利抵達位於傳輸層之終端設備。高等電腦網路、異質性無線網路移動性與換手機制屬於此部分課程，內容包含核心網路傳輸協定(IP、TCP、UDP、ICMP、IGMP、ARP、BGP)、路由機制、網路間換手機制。
3. 雲端層：物聯網透過雲端伺服器對巨量感測資料進行學習與分析，進行整體系統考量作出最適決策。網路應用程式設計、資料庫系統、平行計算、數值分析屬於此部分課程，學生可學習建置與規劃資料庫系統(關聯模式、正規化查詢處理、交易處理、Big Table、NoSQL)、巨量資料之平行計算(MPI、RMO、OpenMP)，進一步發展人工智慧演算技術，解決實務問題。

2.創新作法

數位科技加速了生技醫療產業跨界整合應用的腳步，人工智慧（AI）更讓數位醫療有了突破性的發展，帶動龐大潛在商機。蘋果營運長蘋果威廉斯（Jeff Williams）曾表示，生技醫療將是蘋果未來十年大計。目前人工智慧正逐步深入各個醫療研發服務應用層面，預料將會帶動新世代智慧醫療產業蓬勃發展，並將促成生技醫療產業全面進化。

根據預估，此新興生醫生態系統在2015年的市場規模約為770億美元，到了2024年將突破3,800億美元（約為台幣11.1兆元），年複合成長率超過20%；其中發展最快速為遠距和行動醫療(mHealth)，年複合成長高達35%，預估至2024年其市場規模將為2千億美元（約為台幣5.8兆元）。

本學程針對人工智慧之相關新興關鍵領域所辦理之相關課程，不僅連結人工智慧物聯網核心技術密切相關的課程，並邀請到國內外產業及學研機構優秀專家擔任講師，期待藉用宏觀且精準的概念闡述，配合關聯領域、技術趨勢、產業競爭力的發展，描繪出產業現況與發生中的變化，剖析潛在應用與商機。

1. 舉辦相關工作坊，如中醫資訊苗圃工作坊，帶領學生學習中醫領域、資訊科學領域基礎知識，培養學生學習如何發現產業中現有問題，及如何結合不同領域所學(中醫領域之「望診」及資訊領域之「電腦影像處理」)解決問題，開發跨領域結合之應用，並訓練獨立思考與解決問題之能力。
2. 辦理相關跨領域微學分課程，如結合中醫與現代資訊科技之居家照護跨領域課程-1，結合中醫與現代資訊科技之居家照護跨領域課程-2，結合中醫與現代資訊科技之居家照護跨領域課程-3，通過這些微學分課程，讓學生了解如何運用自身所學結合跨領域知識來達成目標，同時也能訓練學生在面對不同領域的專業人員時，如何妥善的表達自己要說明的專業知識，並與不同領域的人進行團隊合作與溝通。

3.未來規劃

未來希望能與業界合作，提供學生在教學及實務訓練上最身歷其境環境，讓本計畫系統架構能實際應用於生活中，同時促進不同領域之學生於學習過程中，因應學生自我需求，激盪自我成長動力，培養跨領域整合能力。

1. 增進學生於機械視覺、網路、資料庫等與人工智慧技術相關的理論知識。
2. 落實學習、思考與實務三角整合，推動系統化全方位科技發展。
3. 建構理論與實作平台，增進實務學習之經驗交流，以達成教學成果實務化目標。
4. 結合跨學院之理論與技術，合作培育影像處理、數據收集、傳輸控制、雲端運算、雲端管理與數值分析等領域之前瞻技術人才，並整合及應用這些技術。
5. 增進學生軟硬實力之優質化與精進化，創造中山大學新特色，吸引人才，同時亦能將此議題發展成為中山大學之優勢特色。

(二)亮點特色

資訊、通訊、電子、電機相關產業是我國目前最大產業，亦是未來擴展迅速產業之一，但由於產業擴展速度遠大於學校系所之擴充，因而導致相關工程師及技術人員嚴重不足，再加上國內無線通訊建立較晚，造成國內通訊及網路協定、通訊安全等相關技術及基礎人員較為缺乏，且政府近年來積極推動 M-Taiwan和 U-Taiwan計畫，急需無線網路通訊相關人才。有鑑於此，國內各大專院校紛紛成立通訊相關系所，期望能為此發展中的產業提供具通訊及網路協定等相關知識的人才。

集結跨領域資通訊學門之專家學者參與講座，探究資通訊各學門學群領域研發之現況優勢與未來展望趨勢，朝向學術與實務並重之建構。積極開創跨院系合作研究和人才培養新模式之省思，期望能提高教學和研究視野，促進合作與交流，在豐厚的社會實踐和長期培育人工智慧物聯網專業人才等脈絡下，從人工智慧物聯網各領域進行探究，如下：

1. 永續生態與海洋資源應用
   14. 船隻、海洋生物分析與偵測
   14. 辨識海洋垃圾且打掃之機器人
2. 食品安全
   14. 分析、追蹤食品產業鏈
   14. 農業物聯網
3. 金融科技與智能投資
   14. 自動化投資
   14. 分析、預測金融走向
4. 智慧城市與智慧運輸
   14. 交通:陸(捷運、火車、公車)、海(高雄港)、空(小港機場)
5. 表達藝術與高齡照護
   14. 穿戴式裝置
   14. 預測、分析疾病
6. 防災
   14. 水位偵測
   14. 震度感測
   14. 土石流感測

本學程的重點除了上課之外，更在於親自動手實作，並鼓勵學生跳脫框架思考(thinking outside the box)來學習。本學程十分強調「讀中學」、「做中學」、「玩中學」、「溝通中學」、「分享中學」等原則。這些原則的實踐，需要個別學生的努力，也需要團隊合作的協力。但不管是獨自的執行或團隊的實踐，都在強調個人意義的建構與團隊的互動。除了課堂授課以及實作外，為強化學生學習成效，並讓學生對現今產業有更加深入的了解，辦理相關活動:

1.中醫資訊苗圃工作坊

辦理跨領域技術結合之工作坊，帶領學生學習中醫領域、資訊科學領域基礎知識，培養學生學習如何發現產業中現有問題，及如何結合不同領域所學(中醫領域之「望診」及資訊領域之「電腦影像處理」)解決問題，開發跨領域結合之應用，並訓練獨立思考與解決問題之能力，參與學生27人次。（圖1）

圖1

2.提供學生參與產、官、學對話及學習機會

資工系與經濟部加工出口區管理處共同辦理「2018創新科技論壇－創新科技@南部的推動與發展」，以與大師對談的形式，於高軟園區鴻海軟體研發大樓舉行演講及對談。邀請人工智慧發展先驅專家—杜奕瑾先生，及行政院數位政務委員唐鳳委員擔任演講貴賓，並在對談中亦邀請中山大學工學院賴威光副院長(資工教授)、臺灣產學策進會葉家宏秘書長，透過幾位產官學界專家，針對人工智慧及物聯網在南部產業發展等相關議題進行對談，透過專家的激盪，啟發學生。參與學生超過143人。(圖2)

圖2

3.加強機器學習知識

參與教育部「人工智慧競賽與標註資料蒐集計畫」辦理之「AI Cup 生醫熱身賽巡迴課程」，於本校資工系辦理中山大學場次，提供本校學生一系列與本共學群學習主軸相關技能之課程(圖3)：

1. 基礎生醫文字分析Python程式設計。
2. 基礎機器學習概念與工具。
3. 基礎機器學習分類任務實作。
4. 基礎生醫自然語言處理概念。
5. 基礎與進階生醫命名實體辨識任務實作。
6. 參與學生54人。

圖3

4.2018 MOPCON研討會

本年度資工系協辦2018 MOPCON研討會，MOPCON 創立目的希望能夠解決南北資訊落差、提升資訊相關就業者之能力、帶動南部就業環境，提高南北交流之研討會，MOPCON 開立至今已邁入第7年，參與研討會人數逐年成長，於2017年時已經超過千人，為南部最大的資訊科技研討會。透過行動網路可以快速的與人、裝置、家用電器甚至汽車做更快速、緊密的連結，改變了我們的生活及工作型態，當Web 2.0概念出現時，” Hyperconnectivity”此一詞彙描述了人與人之間更緊密的社交，以及人與機器更快捷的溝通所帶來的變化。10年過去了，如今Web 3.0挾「物聯網」與「雲端運算」崛起，除了快速增長的線上服務與智慧裝置之外，Big Data、AI 與 Virtual Reality 的出現也正劇烈快速的影響人與人、人與機器間的互動方式。因此，我們須重新思考 "Mobile Open Platform" 的內涵。參與這樣的活動是給學生很好教育與學習的機會。參與學生超過40人(圖4)。