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演算法實戰班
在生成式 AI 快速發展的時代,程式語法與基礎實作的門檻正在大幅降低;然而,真正能夠駕馭 AI、設計高品質系統、判斷 AI 輸出是否正確的人,仍然必須具備紮實的 資料結構、演算法與數學思維。本課程將從第一性原理 (first principle) 出發,幫助學員系統性認識經典資料結構與演算法,建立面對複雜問題時可拆解、可分析、可驗證的核心能力。

本課程以 Princeton 大學出版社經典演算法教科書 [0] 為主軸,佐以 LeetCode [1] 相關題目作為實作練習,精選難度適中的題目,訓練學員從問題建模、資料結構選擇、演算法設計,到複雜度分析與程式實作的完整流程。課程不僅重視「會寫程式」,更強調「為什麼這樣設計」、「這個方法的本質限制是什麼」、「是否存在更好的解法」。

本課程也將融入講者多年教學與實務經驗,連結程式邏輯與必要的數學訓練,包括組合數學、機率論、訊息理論 (information theory) 等基礎概念,幫助學員理解演算法背後的理論結構。這些能力不僅是資訊科學的基礎,也是在 AI、資料科學、金融科技、量化交易、軟體工程與大型系統設計中不可或缺的底層能力。

課程後段將進一步導入隨機演算法、近似演算法、有限狀態機、計算理論與量子演算法等進階主題,協助學員從經典演算法延伸到現代計算科學的前沿視野,理解「什麼問題可以有效計算」、「什麼問題只能近似解」、「什麼問題可能需要新的計算模型」。

本課程亦適合作為高中 108 課綱程式訓練之先修或課輔 [2, 3],並涵蓋 APCS 大學程式設計先修檢測的相關內容,如二元樹、深度優先搜尋演算法、圖論基礎與常見演算法思維。歡迎希望系統性認識資料結構與演算法、準備 APCS、強化程式競賽基礎,或希望在 AI 時代建立真正技術底盤的高中生與大學生修習本課程。



[0] Robert Sedgewick and Kevin Wayne, Algorithms, 4/e, 2011.
[1] LeetCode
[2] 十二年國民基本教育課程綱要國民中學暨普通型高級中等學校 - 科技領域
[3] APCS 大學程式設計先修檢測
課程大綱
0. 演算法分析 (analysis of algorithms: time complexity)
1. 串鏈 (linked list)、堆疊 (stack)、佇列 (queue)
2. 二元搜尋樹 (binary search tree) 與紅黑樹 (red-black tree)
3. 雜湊 (hashing) 與雜湊表 (hash table)
4. 無向圖 (undirected graph) 與有向圖 (digraph)
-- 深度優先搜尋 (depth-first search)
-- 廣度優先搜尋 (breadth-first search)
-- 拓樸排序 (topological sort)
-- 最小生成樹 (minimum spanning tree)
5. 字串 (string)
-- 基數排序 (radix sort)
-- 字典樹 (trie)
-- 霍夫曼樹 (Huffman tree)
6. 動態規畫 (dynamic programming)
7. 貪婪演算法 (greedy algorithms)
8. 組合搜尋 (combinatorial search) 與回溯法 (backtracking)
9. 隨機演算法 (randomized algorithms)
-- 亂數生成演算法
-- 蒙地卡羅演算法 (Monte Carlo algorithms)
-- 拉斯維加斯演算法 (Las Vegas algorithms)
10. 近似演算法 (approximation algorithms)
11. 計算理論 (computing theory)
-- 有限狀態機 (finite state machine)
-- 圖靈機 (Turing machines)
-- NP 完備問題 (NP-complete problems)
12. 量子計算與演算法 (quantum computing & algorithms)

註0:更新於 2026-05-08。
註1:課程內容將根據當時上課狀況會有適當調整,詳見課程網頁
適合對象
本課程適合掌握基本程式能力並想加點演算法技能樹的學員;不限程式語言,若具備 C、C++、Java、C#、JavaScript 等語言能力者佳,Python 使用者亦可;必要能力為迴圈 (loop)、陣列 (array)、與遞迴 (recursion),已初步認識結構 (struct)、類別 (class)、物件 (object) 等概念者佳。
開發環境
任何瀏覽器且有網路的環境下皆可進行練習。
實體課程注意事項

●本班為實體課程,常見QA詳情連結

●校園防疫措施詳情連結

●公務員全程參與課程學習後可於課程結束後申請登錄公務人員學習時數

●課程影片觀看期限至課程結束後一週關閉

(一)退費期限:開課日後⅓時數內,詳情連結

(二)查詢結業狀況:結業名單連結

 

●經濟部30人以下中小企業數位轉型補助

有與經濟部30人以下中小企業數位轉型補助配合的課程,學員申請補助時請務必主動告知承辦單位所需資料。

(一)符合補助的課程:查詢請至經濟部30人以下製造業數位轉型培力網站查看

(二)收據須載明課程名稱、上課人數及課程單價。

(三)需開立抬頭統編抬

(四)注意事項:未通過課程者,恕無法申請本計畫補助。

近期班次
第 470 期 演算法實戰班
招生中
課程類別:週六全天班
開課日期:2026.06.06 ~ 2026.07.11
上課時間:每週 (六) 9:00 AM ~ 4:00 PM
學費:新生新台幣 6500 元整
注意事項:
  1. 6/20端午連假不上課,上課日期已順延
  2. 系館定期高壓設備維護時間尚未公布,待確定後會再通知學員停課及順延日期
  3. 需自備筆電
第 473 期 演算法實戰班
招生中
課程類別:暑假密集全天班(共五堂課)
開課日期:2026.06.29 ~ 2026.07.03
上課時間:每週 (一)(二)(三)(四)(五) 9:30 AM ~ 5:00 PM
學費:新生新台幣 6500 元整
注意事項:
  1. 五天全天班
  2. 上課時間9:30-12:30;14:00-17:00
  3. 不供餐
第 479 期 演算法實戰班
招生中
課程類別:週六全天班
開課日期:2026.07.25 ~ 2026.08.22
上課時間:每週 (六) 9:00 AM ~ 4:00 PM
學費:新生新台幣 6500 元整
注意事項:

9:00-12:00;13:00-16:00 不供餐

第 476 期 演算法實戰班
招生中
課程類別:暑密班上午
開課日期:2026.08.03 ~ 2026.08.14
上課時間:每週 (一)(二)(三)(四)(五) 9:30 AM ~ 12:30 PM
學費:新生新台幣 6500 元整
第 477 期 演算法實戰班
招生中
課程類別:暑密班下午
開課日期:2026.08.17 ~ 2026.08.28
上課時間:每週 (一)(二)(三)(四)(五) 2:00 PM ~ 5:00 PM
學費:新生新台幣 6500 元整
講師介紹
盧政良

(一) 經歷

➽ 臺灣大學資訊工程學系資訊系統訓練班講師
➽ 中國信託商業銀行全球金融商品交易處期貨自營部計畫研究員
➽ 臺灣大學腦與心智科學研究所兼任研究助理
➽ 臺灣大學資訊工程學系研究助理與課程助教 (計算理論、離散數學、財務演算法)

(二) 學歷

◍ 臺灣大學資訊工程研究所博士 (主修財務工程)
◍ 交通大學電信工程研究所碩士 (主修電磁波)
◍ 中央大學電機工程學系學士

(三) 研究興趣 & 專長

➽ Financial Engineering, Quantitative Finance, and Algorithmic Trading
➽ Data Science and Business Intelligence using AI Techniques
➽ Algorithms, Computing Theory, and Programming Languages
➽ High Performance Computing

(四) 教學特色

◍ 中文授課,課程教材以英文為主,適合規劃出國求學或對科學技術有興趣的學員。
◍ 2014 年始服務於本班,累計授課時數至 115 年 01 月 14 日為 13070 小時。