| 106學年第1學期課程綱要 |
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| 一、課程基本資料 |
| 開課序號 | 2661 | 課程學制 | |
| 科目代碼 | CSC0037 | 課程名稱 | 生物資訊 |
| 英文名稱 | Bioinformatics | ||
| 全/半年 | 半 | 必/選修 | 選修 |
| 學分數 | 3.0 | 每週授課時數 | 正課時數: 3 小時 |
| 開課系級 | 資工系（碩）碩博合開 | ||
| 先修課程 | |||
| 課程簡介 | 本課程介紹生物資訊相關之文件探勘工具與技巧。首先將介紹自然語言處理技術應用於生物及生醫資訊的重要工具，包括字典(lexicon)、專門術語資源(terminology)及本體論資源(ontology)，同時介紹如何應用上述工具。課程也將介紹各種資訊擷取之方式以便應用於生物與生醫領域。 | ||
| 課程目標 | 對應系所核心能力 | ||
| 1. 建立學生相關軟體開發與應用之能力 | 碩士: 1-1 具有軟體開發能力 博士: 1-1 具有軟體開發能力 |
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| 2. 培養學生生物資訊理論基礎 | 碩士: 1-3 能熟悉資訊及數學基礎理論 博士: 1-3 能熟悉資訊及數學基礎理論 |
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| 3. 培養學生專題合作能力 | 碩士: 2-2 具有計畫執行與團隊合作的能力 博士: 2-2 具有計畫執行與團隊合作的能力 |
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| 4. 了解目前生物資訊相關之文件探勘工具與技巧 | 碩士: 3-1 具有研究創新的能力 博士: 3-1 具有研究創新的能力 |
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| 5. 能研讀相關論文並發表 | 碩士: 3-3 具有持續追求新知的精神 博士: 3-3 具有持續追求新知的精神 |
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| 二、教學大綱 |
| 授課教師 | 侯文娟 | ||
| 教學進度與主題 | |||
| 1. Introduction to text mining. 2. NLP for text mining. 3. Lexical resources for biological text mining. 4. Terminological resources for biological text mining. 5. Ontological resources for biological text mining. 6. Automatic terminology management in biomedicine. 7. Abbreviations in biomedical text. 8. Named entity recognition. 9. Information extraction. 10. Corpora and their annotation. 11. Evaluation of text mining in biology. 12. Integrating text mining with data mining. | |||
| 教學方法 | |||
| 方式 | 說明 | ||
| 講述法 | |||
| 合作學習 | |||
| 實驗/實作 | |||
| 媒體融入教學 | |||
| 專題研究 | |||
| 評量方法 | |||
| 方式 | 百分比 | 說明 | |
| 課堂討論參與 | 45 % | 論文報告及討論 | |
| 出席 | 5 % | ||
| 報告 | 35 % | 書面報告及心得 | |
| 專題 | 15 % | Project demo | |
| 參考書目 | Text mining for Biology and Biomedicine. Sophia Anaiadou (Editor), John McNaught (Editor), Publisher: Artech House (Jan 2006). | ||