1.從 Python 學習程式語言的基礎概念
2.學習 Python 資料型態與運算式
3.熟悉 Python 結構化設計與流程控制
4.提升 Python 的撰寫能力及除錯能力
蔡政宇 助理教授
學經歷:
中正大學 資訊工程學系 兼任助理教授
中正大學 資訊工程學系 博士畢業
中正大學 資訊工程學系 兼任講師
中正大學 推廣教育課程 兼任講師
南華大學 資訊管理學系 碩士畢業
研究專長:
數位學習(eLearning)、深度學習(Deep Learning)、巨量資料(Big Data)、邊緣運算(Edge Computing)、物聯網(IoTs)、區塊鏈(Blockchain)
專業技術:
資訊系統整合、網路應用開發
戴淯琮 助理教授
美國印第安那大學數學系和電腦科學系博士
現職:國立中興大學人工智慧與資料科學學位學程
1. 量子計算
2. 計算理論
3. 賽局論
4. 機率
5. 代數
單元 1:開發環境與線上資源運用
單元 2:資料型態與運算子及變數
單元 3:結構與流程控制(1)
單元 4:結構與流程控制(2)
單元 5:Python 整合應用:質因數分解
單元 6:Python 整合應用:最大公因數
本課程共計6週,每週學習活動包括瀏覽教學影片,以及進行隨堂測驗與作業,並參與討論區討論。
*量子電腦入門系列課程包括(1)量子基礎線性代數、(2)量子基礎應用數學、(3)Python程式設計共3門課程,現正共同開課中,建議一起選修。
本課程架構包括六週,每週學習主題及如下:
第1週:開發環境與線上資源運用:認識Python的開發環境及相關的開發資源
第2週:資料型態:認識資料型態的相關定義及特性
第3週:結構與流程控制(1):認識結構與流程控制,為程式設計之核心概念
第4週:結構與流程控制(2):認識結構與流程控制,為程式設計之核心概念
第5週:Python 整合應用:質因數分解
第6週:Python 整合應用:最大公因數
平時測驗:佔總成績 36%
每週線上測驗,共6次,各佔 6 %
平時作業:佔總成績 48%
每週線上作業,各佔 8 %,共 48%
討論區參與:佔總成績 16 %
1.具有國中數學之能力
2.具有電腦基礎知識及資訊素養
本課程證書費用:250元
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