(選課方式在最底層、課程綱要以第一次上課公布為準)
| 課程名稱 | 開課學校 | 開授教師 | 學分數 | 開課級別 | 授課語言 | 盟校課程型態 | 上課時間 | 選修限制 | 成績評量方式 | 課程要求 | 對應學程（課名） | 課程大綱檔案連結 |
| 大型語言模型與資訊安全系統 Applying Large Language Models in Cybersecurity Systems |
臺灣科技大學 | 林俊叡 | 3 | 研究所 | 英文 | 鏡像課程 | 台科大上課時間：週一 9:20–12:20，第一個小時為線上課程自修；10:20–12:20 為直播演練時間。 聯盟學校學生可非同步上課，先自行完成一小時線上自修，其餘兩小時則於助教固定時段（週一至週五擇一時段，未來將補充公布）參與線上練習，此練習為必修環節，所有學生皆須參與。 |
無 | Weekly assignments are graded on a scale of 1–5 points (0 if not submitted). The total score is calculated as 20 base points + the sum of all assignment points, with a maximum of 100 points. |
無 | 人工智慧探索應用學分學程（人工智慧應用課程） | 02TAICA主導課程資料＿大型語言模型與資訊安全系統.pdf |
| 生成式AI應用系統與工程 Generative AI Application Systems and Engineering |
成功大學 | 莊坤達 | 3 | 研究所 開放大學選修 |
中文 | 鏡像課程 | 每週三 14:00-17:00 | 無 | HW 1-6：10% each HW Final Project：40%：Ranking based on 系統架構圖(含微服務拆分、Agent workflow)、服務流程圖與 API 設計、Demo Presentation and Slides、GitHub Source and Technical Report |
具備基本程式設計能力。 具備基本Web 技術（HTML/CSS/JS）與GitHub使用經驗。 對雲端服務有初步認識者佳（不為必要條件）。 |
人工智慧探索應用學分學程（人工智慧應用課程） | 03主導課程資料＿生成式AI應用系統與工程.docx.pdf |
| 機率與統計 Probability and Statistics |
臺灣大學 | 葉丙成 | 3 | 大學部 | 中文 | 鏡像課程 | 同步遠距上課時間:02/26 20:00-22:00、03/12 20:00-21:00、03/26 20:00-21:00 、04/09 20:00-21:00、04/30 20:00-21:00、05/14 20:00-21:00、06/04 20:00-21:00 線上講題 (以上為暫定時程,後續若有調整將於課程網頁與社團另行公告) 實體期中評量時間 04/16 14:30-17:30 實體期末評量時間 06/11 14:30-17:30 |
無 | 課堂參與及作業(40%) 期中課程評量成績(30%) 期末課程評量成績(30%) |
1.本課程將運用微積分，若同學尚未具備相關基礎，建議預先觀看以下台大開放式課程影片（總時長約 6 小時），內容涵蓋本課程所需主題（影片連結：https://ocw.aca.ntu.edu.tw/courses/103S121），觀看以下內容能建立課程所需基礎，同學亦可依個人需求尋找其他學習資源： 1-1.極限概念與自然對數（影片前30分鐘） 1-2.導函數的基本性質 （影片前40分鐘與後30分鐘） 1-3.連鎖法與其應用 1-4.反導函數與線性逼近（影片前20分鐘） 1-5.黎曼和與定積分 1-6.積分技巧-變換變數法 （影片前30分鐘） 1-7.多變數函數的積分-二重積分 2.本課程之影片將統一發布於 NTU COOL 平台，同學需觀看所有課程影片，並完成線上作業。 3.期中考與期末考將於各校考場以「實體」方式舉行，請同學務必確認自己能於表定日期與時間出席應考。 |
人工智慧探索應用學分學程（機率） | 04TAICA主導課程資料＿機率與統計.docx.pdf |
| 深度學習 Deep Learning |
陽明交通大學 | 彭文孝、陳永昇、謝秉均 | 3 | 碩博課程，大四以上可選修 | 英文 | 鏡像課程 | 每週四 12:20-15:10 | 大四以上 | 4 Labs (done individually) 80%、 Final exam 20% |
You must have access to GPU equipped with at least 6GB of memory | 人工智慧視覺技術學分學程（深度學習） | 05主導課程資料＿深度學習.docx.pdf |
| 人工智慧倫理 AI Ethics |
東海大學 | 甘偵蓉 | 3 | 學士班 | 中文 | 衛星課程 | 每週二15:20~18:10 | 無 | 課堂參與討論(含出席)50 % 作業 20 % 期末分組報告 30 % |
無 | 人工智慧探索應用學分學程（人工智慧倫理） 人工智慧工業應用學分學程（人工智慧倫理） 人工智慧自然語言技術學分學程（人工智慧倫理） 人工智慧視覺技術學分學程（人工智慧倫理） |
06TAICA_人工智慧倫理.docx.pdf |
| 生成式AI的人文導論 Introducing Generative AI for Humanities |
臺灣大學 | 謝舒凱 | 3 | 研究所 學士班 |
中文 | 鏡像課程 衛星課程 |
每週五 10:20-13:10 | 臺大限人社領域學生修習 其他聯盟學校不限 |
課堂參與（20%） 每週課後作業（40%） 期末專案展演（40% ） |
本課程的作業與練習，從傳統偏重工程或程式碼的細節，轉向以直覺、風格和語義驅動的「Vibe Coding」實踐。不具備 python 程式知識亦可。但是要具有開放、樂於學習新事物的精神與毅力，才能有所收穫。 | 人工智慧探索應用學分學程（生成式人工智慧導論） 人工智慧自然語言技術學分學程（生成式人工智慧導論） |
07主導課程資料＿生成式AI的人文導論.docx.pdf |
詳細資訊請見全校課程表查詢系統(系所>大學部校際選課；系所>研究所校際選課)、TAICA聯盟官方網站 、114學年度第2學期開設課程清單，及各課程課綱。
若有意願選修課程，請務必詳閱相關開課資訊及下列說明後再行選課，避免影響您的修課權益。
一、帳號開通與課程邀約
1.選課後請確認學校信箱(本校學生個人mail帳號)是否收到邀請信，若無請盡速聯繫承辦人。
2.收到邀請信後請依說明開通帳號，並確認課程是否正確。
【非台大使用者如何啟用NTU COOL 帳號】: https://drive.google.com/file/d/1nBuMhCO5pFoWFjhdW91iVLAUlCh4bjSD/view?usp=sharing
二、課程參與與學習提醒
1.本課程需要去NTU COOL平台進行上課，為校際選課課程，非一般的線上課程，會有考試、報告、作業、分組等內容。
2.課程教師將透過電子郵件發布作業、考試與課程資訊，請務必每周查收信件。
3.衛星課程學生請依循開課教師與本校協同教師的指導進行學習，配有協同教師之課程，建議第一周到課與協同教師確認未來上課模式，若無法出席也請務必跟協同教師取得聯繫。
4.部分您選修的課程，為頂大開設在研究所之課程，會有一定的難度，開學前一兩周，請務必一定要上去聽課程介紹，自行評估後續是否要繼續修習，若沒把握，請自行退選。
5.課程的成績將列入您的成績單，會影響您的GPA，請審慎考慮再行修課！！！
6.114-2學期開始，若期中過後欲停修，須先取得授課教師同意後，再自行至系統申請停修喔。
若閱讀完相關說明，還是很有興趣的話，歡迎照本校選課流程，自行至選課系統踴躍選課喔！