電子工程學系碩士班(1101)

英文名稱: Work-Study Program Ⅲ ;
授課目的： ;
教學模式： ;
學分數：1;
成績計算方式： ;
開課教師： 邱建文 教授 (alexchiu@niu.edu.tw);

英文名稱: Work-Study Program Ⅱ ;
授課目的： ;
教學模式： ;
學分數：1;
成績計算方式： ;
開課教師： 邱建文 教授 (alexchiu@niu.edu.tw);

英文名稱: Work-Study Program Ⅰ ;
授課目的： ;
教學模式： ;
學分數：1;
成績計算方式： ;
開課教師： 邱建文 教授 (alexchiu@niu.edu.tw);

英文名稱: Deep Learning and Its Application ;
授課目的： 這是深度學習的入門課程，介紹了深度學習的基礎知識和實踐。該課程將從機器學習，神經網絡基礎知識的複習開始，到最新的發展。還將涵蓋各種深度學習架構及其電腦視覺、序列建模、工廠設備或錯誤鑑別等方面的應用。 除了獲得深度學習演算法知識外，學生還將通過使用Python和深度學習框架通過編碼分配和最終項目來實現深度模型，從而獲得實務經驗。;
教學模式： 每週三小時原理解說，搭配實做，並請同學找相關資料報告;
學分數：3;
成績計算方式： 1.平時考核、小考及報告(40%)
2.期中考(30%)
3.期末考及期末專題(30%)
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開課教師： 張介仁 副教授 (jrchang@niu.edu.tw);

英文名稱: Seminar Ⅰ ;
授課目的： 增進專題研究技巧，學習專家學者研究方法及精神;
教學模式： 講演與討論;
學分數：2;
成績計算方式： 期中書面報告：20%
期末專題報告：20%
出席&聽講心得：60%

注意：預研生若在大學期間先修此課程，無法在碩班抵免。;
開課教師： 林秀菊 副教授 (sjlin@niu.edu.tw);

英文名稱: Computer Network Engineering ;
授課目的： 培養學生管理企業網路之能力;
教學模式： 本課程為英語授課。
本課程為英語授課。
本課程為英語授課。
本課程為英語授課。

教師使用投影片授課，並讓同學使用實際的機器以及模擬器於課後練習.
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學分數：3;
成績計算方式： 期中考30%，期末考30%， 作業30%， 出席與表現10%;
開課教師： 郭芳璋 教授 (kfc@niu.edu.tw);

英文名稱: Digital Signal Processing ;
授課目的： 聊解數位訊號處理的應用，如何將類比訊號數位化，並利用電腦輔助工具處理數位訊號，包括訊號的分析及數位濾波器的設計。;
教學模式： 課堂講授;
學分數：3;
成績計算方式：平時表現:20%, 作業:30%, 期中考：20%
期末考/期末報告：30% ;
開課教師： 許紀文;

英文名稱: Analog Integrated Circuit Design ;
授課目的： 本課程教導學生基本的類比積體電路設計觀念及其運用，在學習完本課程後，學生應該具備解決基本問題的能力。;
教學模式： 課堂講解與範例解說。;
學分數：3;
成績計算方式： 測驗 30 %；期中考 30 %；期末報告 30 %；課堂參與 10 %;
開課教師： 謝建宇 副教授 (jyhsieh@niu.edu.tw);

英文名稱: Microwave Engineering ;
授課目的： 本課程在訓練學生對無線收發系統與微波工程有充分的了解。課程內容包含： 1.簡介 2.RLC/傳輸線/2port網路 3.調變/解調 4.收發機架構 5.Case Study;
教學模式： 投影片+黑板板書;
學分數：3;
成績計算方式： 期中考：35%
書面/口頭報告：30%
期末考：35%;
開課教師： 王紳 教授 (swang@niu.edu.tw);

英文名稱: Mobile and Wireless Communications ;
授課目的： 參加課程的學生將掌握與行動通訊相關的一般觀念。 本課程也將討論當前研究重點的領域，讓有興趣進行行動通訊研究的學生可以為他們的未來研究方向提供一些指引。
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教學模式： ;
學分數：3;
成績計算方式： 期中、期末考或小專題：45%
平時成績(作業、測驗、報告、課堂參與、實驗等)：55%
額外成績(程式、筆記、自我學習等)： 10% max
總分：100%

* 視情況做必要之調整;
開課教師： 王煌城 教授 (hcwang@niu.edu.tw);

英文名稱: Parallel and Distributed Computing ;
授課目的： 平行與分散式處理技術之重要性在於它同時使用多種運算資源(多部電腦、多處理器、多核心……等等)以便能在限定的時間內解決與人類生活息息相關的計算問題。平行與分散式處理的技術是讓許多指令同時執行的一種運算模式，以縮短工作完成所需的時間。平行與分散式處理的知識可深化當前新興技術探究所需要的核心知識，這些新興技術涵蓋了: 物聯網、邊緣計算、電腦輔助設計、虛實整合系統、社交網路、協同計算、區塊鏈、人工智慧、機器學習、量子計算、系統安全性。本課程將使學生學得在不同的平行分散式運算平台(OpenMP、MPI、GPU)上設計高效能運算的程式並對超級電腦的架構具備基礎的知識;
教學模式： 課堂講解;
學分數：3;
成績計算方式： 期中考佔20%，期末報告30%，作業與學習態度佔50%;
開課教師： 林作俊 教授 (cclin@niu.edu.tw);

英文名稱: DSP Integrated Circuit Design ;
授課目的： 數位信號處理的運用日趨頻繁，因此學習如何去設計ㄧ個數位信號處理積體電路設計，自然成為ㄧ門很實用的技術。本門課即循序漸進讓學生具有實際設計數位信號處理積體電路的能力。;
教學模式： 演講3小時;
學分數：3;
成績計算方式： 期中考30%、期末考30%、作業40%。;
開課教師： 游竹 教授 (chu@niu.edu.tw);