AI and Business Analytics 人工智慧與商業分析 2026 Spring

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Requirement and Grading
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1. Announcement

2026/01/30 選修說明: 本課程以台大管院特色課程「大數據與商業分析」為基礎，加強人工智慧部分，調整後符合同學所需。課程內容以商業數據分析為主軸，包括金融及零售數據應用，涵蓋統計分析、文字探勘、機器學習等技巧，分為金融市場及電子商務二大專題實作，修課者若能具備統計及程式設計(不限語言，如Python、Java)基礎為佳。開放選修，惟求教學品質，設有修課人數上限。採用線上課程及實體混合教學，課程內容將陸續於上課前公布下載。

2. Class Information

課程編號: MI5133701
上課時間: M6,M7,M8 (星期一 13:20-16:20) TR515
授課教師: 楊立偉博士 (wyang@ntu.edu.tw)
課程助教:
Office Hour: 課後依需要而定 (可和老師約線上時間)

3. Requirement and Grading

課程目標:

了解人工智慧與商業分析之理論基礎與架構
了解各種人工智慧與商業分析系統之內涵
了解如何建置人工智慧與商業分析系統，以及與企業之關係
了解數位時代下最新的人工智慧與商業分析議題

授課方式:

本學期採用實體及線上教學混合，請閱讀投影片(搭配解說)，進行問答。
自行安排分組討論及實作，每組4~5人

評分方式:

作業及互動表現 (30%)
期中報告及互評 (35%)
期末報告及互評 (35%)

週次	主題	投影片
Week 01 (2026.02.23) 實體	Introduction 課程及修課說明	簡介之後請至moodle
Week 02 (2026.03.02) 線上	L1: Text mining	作業1
Week 03 (2026.03.09) 線上	L2: Web mining
Week 04 (2026.03.16) 實體	L3: Classification
Week 05 (2026.03.23) 線上(放假)	L4: Clustering
Week 06 (2026.03.30) 實體	期中專題說明	作業2
Week 07 (2026.04.06) 線上(放假)	L5: Sequence Tagging 實習討論
Week 08 (2026.04.13) 線上	L6: Language Processing
Week 09 (2026.04.20) 線上	L7: Gen AI & applications
Week 10 (2026.04.27) 實體	期中報告
Week 11 (2026.05.04) 實體	E-Commerce Analytics (1)
Week 12 (2026.05.11) 線上	E-Commerce Analytics (2)	期末專題說明 / 提Proposal
Week 13 (2026.05.18) 線上	Special Issue: Social Data Analytics
Week 14 (2026.05.25) 實體	期末Proposal/討論回饋
Week 15 (2026.06.01) 線上	E-Commerce Analytics (3)
Week 16 (2026.06.08) 實體	期末報告

5. 成績查詢

Last update: 2026 Jan.