資訊工程學系
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本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年，首先招收大學部學生，民國九十年成立資訊工程研究所碩士班，而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」；並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人，碩士班六十餘人，博士班約五人，截至民國一百零四年十一月止，總計現有大學部一百九十多人，碩士班一百二十多人，博士班二十三人，合計學生人數約為三百三十多位。
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Item 吹牛骰子之人工智慧改良(2011) 唐心皓; Hsin-Hao Tang吹牛骰子主要分為individual hand（多人共用一副骰子）與common hand（玩家各自擁有一副骰子）兩種。其中individual hand類型在過去已有些許研究成果，例如使用近似模擬法、經驗法則、對手行為模擬與動態規劃等。而common hand類型於2009年由國立台灣師範大學黃信翰研究生發表吹牛骰子之人工智慧論文中首度呈現研究結果。其捨棄傳統常用的賽局樹搜尋與亂數模擬法等耗用大量計算資源的方法，利用賽局理論，以一種簡單明快的作法來達到此遊戲的最佳（或較佳）玩法，並採用貝氏信賴網路，在連續對局中對網路進行訓練，達成對手行為模擬的效果，藉此發掘對手的弱點來提高勝率。此為common hand類型的吹牛骰子之創新與突破的研究，對於其他與各種啟發式規則所實作之程式均有六至七成的勝率，並且與具有一定水準的人類玩家對戰，也有與之抗衡的能力。 本論文主要針對黃信翰研究生的吹牛骰子之人工智慧程式加以改良，並提出更佳的電腦決策流程，以期提高與其他電腦程式和人類玩家對戰的能力。 實驗結果顯示，與黃信翰研究生的吹牛骰子之人工智慧程式對局，勝率約為56%；與目前網路上吹牛骰子程式對局，勝率可達八成以上。Item 不完全資訊賽局蜜月橋牌之研究(2009) 葉俊廷近年來，許多人投入人工智慧的研究領域，博弈遊戲也是其中之一。在大多數的遊戲中，通常是藉由設計者根據自身的經驗或感覺訂定一些準則來達成人工智慧的效果，這種作法雖然效果好，但設計者需要精通該遊戲且對遊戲中各種可能情況都做詳盡考慮，才能制定出夠精確的準則。一旦經過大量遊戲後，這些準則將被使用者掌握，使用者就能清楚知道電腦程式的行為模式，也就有可能會大幅降低遊戲程式的勝率。 在本篇蜜月橋牌的研究中，希望能夠探討出以盡量不使用經驗法則，而以電腦模擬計算及參數的演化做到相同的效果。因為使用模擬的結果來做決策依據，所以在不同的兩局中，有著相同局面卻有可能做出不同的決策，程式中參數經由大量的遊戲後慢慢做修正，可以解決設計者制定參數時不夠準確的問題。 在這篇論文中，我們設計出一些方法及資料結構來加速程式對牌局的模擬及計算。目前程式的牌力，對牌面局勢的價值分析已有一定的準確性，但由於不使用經驗法則，在某些牌局做出的決策會不夠正確。大體來說，目前我們程式的牌力大約與一般業餘玩家相近。Item 電腦麻將程式TaKe的設計與實作(2014) 沈庭瑋; Ting-Wei Shen近年在科技不斷進步之下，人工智慧電腦對局也不斷有新的發展與成果，越來越多新的技術被研發出來，舊有的技術也越來越成熟，但是相對於明確資訊的對局遊戲，不明確且帶有機率性的對局遊戲程式一直以來在學術上討論、探討的相關演算法較為少見，因此在這篇論文之中將會討論關於電腦麻將程式的人工智慧開發，所運用到的技術。 在本篇論文中，將會說明電腦麻將程式TaKe中所使用到的貝氏信賴網路演算法，以及人類麻將高手會使用的打牌技巧，如何來輔助電腦程式，找尋在過去麻將論文中較少提到的避免放槍機制，提供新的捨牌策略，以做到降低放槍機率。 目前該程式曾在TAAI 2013電腦對局比賽獲得銅牌，在TCGA 2014電腦對局比賽雖然獲獎未果，但是在比賽過程中該程式放槍次數是最低的，以玆證明使用的方法確實能達到期望中避免放槍的效果。在台灣十六張麻將雖然多以胡牌為最主要目的，但是在日本麻將因計分方式不同，因此未來若是有興趣開發日本麻將，或是在其他帶有機率性、不明確資訊遊戲的電腦程式開發，期望本論文能給予開發者一些啟發。Item 電腦麻將程式MahJongDaXia的設計與實作(2016) 吳俊緯; Wu, Chun-Wei電腦麻將程式MahJongDaXia的設計與實作 吳俊緯 在人工智慧的電腦對局領域中，麻將是一個相當特別的項目，由於多玩家、不完全資訊及機率性三個要素使得其他項目的搜尋演算法在麻將中變得難以實現，也因為其困難與價值，使得國內外有許多優秀的人才投入這個領域。 在本論文所研發的程式MahJongDaXia，用純規則導向的架構與純機率性的審局方式達到所期望「正確的捨牌」。在文中將探討過去各電腦麻將程式的架構及應用技術，並詳述MahJongDaXia的程式結構，所採用的7個規則來做為決策函式的核心，說明這些規則對於特殊牌型的處理，關於開發過程對於使用的結構的改進原因及優劣。MahJongDaXia為一個從無到有的電腦麻將程式，開發實踐尚短，也在TAAI 2015、TCGA 2016與ICGA2016競爭中取得銀牌，未來會以程式完善為目標改進。