112-1_佛學文獻數位化專題

「數位化」是近二十年來人文學界一個重大的趨勢，更是一個重要的基礎工程。從「數位化」、「數位典藏」到「數位人文」，資訊技術的進展促動了學術方法上的改變，更可能是一種學術典範的變遷。本課程將以「佛學研究」為導向，以「取用」的觀點，從文獻的數位化、數位典藏時代的資料庫/系統，延伸至數位人文時代的平台與多元工具，引領學生進行數位人文方法佛學研究的實作專題研討。課程核心維度包括：方法論、定義與概念；數位資源、工具與平台；方法與技術，含各式工具(蒐集、組織與整理、取用、探勘、分析、視覺化、時間與空間)；也將嘗試導入AI的運用。透過一學期的課程，讓學生不僅習得「佛學文獻數位化」之用，更進展至「數位人文佛學研究」的方法實作。
適課年級：碩博士生

112-1_資料分析與視覺化

本課程將以試算表Excel軟體之基本分析概念，如資料處理函數與樞紐分析表等出發，建立Excel分析操作資料之技能，並了解Excel圖表與繪圖之技巧。課程中亦介紹AirTable之線上表格資料分析之服務與試算表之異同，活用適合的工具進行數據分析。課程中也會介紹Power BI進行數據分析與圖表呈現，並學習運用Tableau進行資料之視覺化，讓複雜冰冷的資料轉變成直觀清晰易懂的圖形。本課程教學以靈活應用與實務帶領學習者走入大數據分析領域，加快進行資料各種分析資訊。本課程不需具備程式語言與數位工具之基礎，對於完全沒有接觸過程式工具的同學，也可以輕鬆了解數據分析是如何完成，並達到應有的學習成效。
備註：碩博合開
授課教師:

王昱鈞
學習目標:

本課程目的在於增進同學對於運用常用之試算表軟體（如：Excel）進行資料之分析能力，並導入目前熱門的AirTable與PowerBI分析工具，進行海量資料的整理與分析，並介紹Tableau資料視覺化工具，能將複雜的資料轉化成有效率的視覺圖表方式呈現。
課程內容:

本課程將以試算表Excel軟體之基本分析概念，如資料處理函數與樞紐分析表等出發，建立Excel分析操作資料之技能，並了解Excel圖表與繪圖之技巧。課程中亦介紹AirTable之線上表格資料分析之服務與試算表之異同，活用適合的工具進行數據分析。課程中也會介紹Power BI進行數據分析與圖表呈現，並學習運用Tableau進行資料之視覺化，讓複雜冰冷的資料轉變成直觀清晰易懂的圖形。本課程教學以靈活應用與實務帶領學習者走入大數據分析領域，加快進行資料各種分析資訊。本課程不需具備程式語言與數位工具之基礎，對於完全沒有接觸過程式工具的同學，也可以輕鬆了解數據分析是如何完成，並達到應有的學習成效。
參考書目:

上課教材(Texts)：

  • 上課用書： 

教師自編講義 
評分標準:

  • 平時成績或報告(paper & presentation)：40.00%
  • 期中考試、報告或課堂討論(mid-term exam & class participation)：30.00% 
  • 期末考試、報告或其他(final exam & others)：30.00%
其它說明:

課程英文名稱(Engilsh Course Title)：Data Analysis and Visualization

學分數(Credit Courses)：3.00學分 

選修別(Elective Discriminability)：專業選修 

學期別(Terminal Discriminability)：學期 

修課條件(Prerequisites)：無 

是否開放隨班附讀生選修(Is the course open to of the Continuing Education Center)：開放(Yes)：

是否與性平教育相關(Is the course related to gender equality issue)：不相關(No)

授課方式(Tuituinal Method)：

■ 課堂講授(lecture)

■ 實習(pratice)

■ 課堂報告與討論(seminar)

使用教具(Classroom Equipment)：電腦、教師自編講義、投影機

112-1_知識圖譜導論

知識圖譜是使用圖形結構化數據模型來集成數據的知識庫。知識圖通常用於存儲具有自由形式語義的實體（對象，事件，情況或抽象概念）的相互關聯的描述。此方式與過往以表格形式的整理方式相當不同，但該資料模型的所提供的彈性，卻又非傳統表格式資料結構可比擬。在本課程中將深入淺出的介紹語意網的基礎知識與相關技術應用，內容包含底層資料處理技術：RDF, SPARSQL, Ontology, 與常用的資料綱要如Schema.org, CDOC CRM, BibFrame 等，以及Neo4j, IIIF, CHATGPT 等實際的相關應用。
授課教師:

洪振洲
學習目標:

教導學生熟悉語意網與知識圖譜的建設方式、建設必要性與相關的技術。並以佛典經典目錄為範例，應用FRBR, BIbFrame 的架構，以建立佛典經典目錄之圖譜為課程學習目標。並嘗試以CHATGPT 或其他AI工具，建立知識擷取模組，加快知識產生之效率。
課程內容:

「語意網」(Sematic Web) 的概念是由全球資訊網（World Wide Web）發明者 提姆•柏納－李（Tim Berners-Lee）所提出，其目的在於希望創造相互連結的資料網絡，以作為電腦系統進行知識推論時的根據，讓今日電腦系統能夠進行更加接近人類智慧的判斷。而知識圖譜則是語意網概念的一個成功應用。由Google於2012年開始，首次應用於其搜尋產品之中。知識圖譜是使用圖形結構化數據模型來集成數據的知識庫。知識圖通常用於存儲具有自由形式語義的實體（對象，事件，情況或抽象概念）的相互關聯的描述。此方式與過往以表格形式的整理方式相當不同，但該資料模型的所提供的彈性，卻又非傳統表格式資料結構可比擬。在本課程中將深入淺出的介紹語意網的基礎知識與相關技術應用，內容包含底層資料處理技術：RDF, SPARSQL, Ontology, 與常用的資料綱要如Schema.org, CDOC CRM, BibFrame 等，以及Neo4j, IIIF, CHATGPT 等實際的相關應用。
參考書目:

上課教材(Texts)：

  • 語意網簡介：

1. Tim Berners-Lee at TED2009, Tim Berners-Lee談網絡的未來 (https://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_the_next_web?language=zh-tw#t-381423)

2. Overview of W3C DATA ACTIVITY Building the Web of Data(https://www.w3.org/2013/data/)

3. Knowledge Graph, Guilin Qi; Huajun Chen; Kang Liu; Haofen Wang; Qiu Ji, 2020(https://www.springer.com/gp/book/9789811081767)

4. Graph Database, By Ian Robinson, Jim Webber and Emil Eifrem, https://neo4j.com/graph-databases-book/ 

上課用書： 

教師自編講義 
評分標準:

  • 平時成績或報告(paper & presentation)：40.00% 
  • 期中考試、報告或課堂討論(mid-term exam & class participation)：30.00% 
  • 期末考試、報告或其他(final exam & others)：30.00% 
其它說明:

課程英文名稱(Engilsh Course Title)：Introduction to Knowledge Graph 

學分數(Credit Courses)：3.00學分 

選修別(Elective Discriminability)：專業選修 

學期別(Terminal Discriminability)：學期 

修課條件(Prerequisites)：無 

是否開放隨班附讀生選修(Is the course open to of the Continuing Education Center)：不開放(No)

是否與性平教育相關(Is the course related to gender equality issue)：不相關(No)

授課方式(Tuituinal Method)：

■ 課堂講授(lecture)

■ 課堂報告與討論(seminar)

使用教具(Classroom Equipment)：教師自編講義