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淡江大學 人工智慧學系 |
國立臺灣大學 資訊工程學系 |
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| 所屬學群 |
資訊學群
跨
工程學群
資訊工程學類 |
資訊學群
跨
工程學群
資訊工程學類 |
| 學系特色 |
本系的主要特色是在人工智慧(AI)領域構建多樣化、貼近產業界需求與軟硬體整合的實務應用，例如無人機、自駕車、智慧製造、視覺智慧系統、金融科技、商業智慧、智慧資安、自然語言應用、智慧防災、文學創作智慧、醫學巨量資料分析等，提供學生利用最新之深度強化學習的演算法與成果，深入真實世界場景，直接學習到如何「用AI解決真實世界問題」的AI工程實踐。 |
本系成立於民國66年，是台灣第一所以「資訊」為名的系所。本系教師在教學上認真的態度與充實的內容給與學生們最紮實的訓練，且在學術上有優異的研究成果發表，同時與產業界合作，研發新的技術，帶動國內資訊業的進步。資訊系於89年8月加入電機資訊學院，共同推動台灣資訊電子高級人才之培育的工作，進而成為世界一流的研究重鎮。 |
| 學科意涵 |
人工智慧(AI)是指由人類所製造出來的系統或機器，能夠模仿人類的智慧執行任務。AI所指涉的學科定義為探討與發展模仿人類智慧的系統，創造有助於改善人類生活的智慧科技。學習領域包括「數學與邏輯」、「程式設計」、「數據分析」、「機器學習」、「深度學習」、「跨域知識與應用」等。另外，也指涉人工智慧在科學、工程、醫學、商管、及其他領域之應用學科。 |
資訊科技在現代世界中無所不在，隨著電腦硬體的運算速度與容量持續進步，電腦已成為解決各式問題的核心工具，藉由資訊工程的專業所設計、創造、建置並執行的各式電腦軟體，更深深的影響了現代人如何思考、生活以及娛樂。 |
| 學習方法 |
暫無圖片 經常以數學與邏輯思考方法，進行科學與工程問題的探討與分析，並建立問題的模型。 暫無圖片 經常使用程式設計方式，執行科學與工程問題模型的測試、呈現、解析、演繹。 暫無圖片 經常使用人工智慧機器學習，搭配領域知識(domain knowledge)，並且使用程式設計方法，解決科學與工程問題。 
鼓勵學生參加人工智慧或專業學習相關的競賽，透過競賽總整學習成果，增加實務與實作能力。 |
暫無圖片 第一為數學方面，本系特別著重有邏輯思考及運算思維之能力的學習。 暫無圖片 第二為系統方面，分析問題，提供解決問題的整體架構，為資訊工程系重要的學習目標。 暫無圖片 第三為軟體方面，實作解決方案，尋找問題根源，並在有限資源、時間及空間內，做有效折衷取得平衡。 |
| 高中階段可以準備的學習方法或方向 |
培養數理邏輯能力，除了課堂課程學習，可以參與校內外科學議題的競賽、成果展示、觀摩學習等，增廣見聞與增進思考能力。 |
有興趣就讀資訊工程系的同學，除須具備良好的數學和邏輯能力外，也需要有較好的耐力及自律性，能主動學習等特質。建議高中生於探索方向的階段，除了明確瞭解自我特質外，近年網路資訊相當豐富多元，也可以多加利用免費的線上課程，事先瞭解資訊工程系的課程內容是否適合自己，再決定是否要以此為志願，對於是否要朝向這個領域發展會有所幫助。 |
| 與相關科系之異同 |
人工智慧學系屬於大範圍資訊工程領域，專注在數理邏輯、數據分析、機器學習、深度學習等專業領域，培養國家所需的人工智慧專業人才。 |
資訊工程與資訊管理的的差異: 課程上，資訊管理系的課程一半與管理相關，重視在資料庫中上層的運用，將這些資料庫系統運用到企業管理中；資訊工程系的課程非與管理有關，而是在學一些核心的技術，例如程式語言、作業系統、網路多媒體等；目的在於開發設計新的軟體、系統、服務，讓企業界或一般民眾來使用。就業上，資訊管理系的學生多在各個企業界的資管部門，較少直接參與產品的開發研究。資訊工程系的學生多從事研發工作。 |
| 生涯發展容易誤解之處 |
本系培育的畢業生，並非純粹程式設計師或資訊處理員。程式與資訊能力只是必備工具，學生學習重點在於數理邏輯分析能力，人工智慧機器學習模型的架構設計，以及實務解決問題的能力。 |
傳統上認為資訊工程系畢業，無非就是進竹科當工程師，其實並不盡然，社會上各行各業都相當需要資訊工程人才的協助，即使是傳統認知中的硬體公司所需要的軟體人才數目也不輸硬體人才。 |
| 學習方法容易誤解之處 |
人工智慧學系學生學習重點，並非只是套用現有軟體來解決問題，而是對機器學習模型分析、設計、驗證、演繹能力的培養，並且使用機器學習模型解決科學與工程問題。 |
高中生較容易誤解資訊工程，為修理電腦或是玩電腦之科系，實際上兩者相差甚遠。資訊工程系主要專精於軟體設計及程式語言之學習，在硬體方面僅學習基本的電子電路知識，這也是我們與電機系比較大的區別所在。 |
| 補充提醒與說明 |
人工智慧是發展中的科學，適合具創意與創新精神的學子投入，擴展更豐富的領域。 |
資訊相關的產業從二十年前的純粹軟體業，到今天已經變成結合軟體、硬體，以及服務導向的多元化產業，且因電腦以及網路多媒體在21世紀已經成為生活中不可或缺的一環，資訊人才的出路就更不只有侷限在資訊相關產業中。在台大資工系資訊工程系，我們希望除了教導軟體、硬體、數學等等基本能力之外，也希望能夠訓練學生的創意以及解決問題的能力，創造出台大資工學生的利基與獨特性，將來在職場上才能更具競爭優勢。 |
| 學系聯絡方式 |
電話：(02)26215656轉3659 信箱：tkfx@oa.tku.edu.tw |
電話：(02)3366-4888 信箱：contact@csie.ntu.edu.tw |
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淡江大學 人工智慧學系 |
國立臺灣大學 資訊工程學系 |
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| 核心課程地圖 |
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| 專業選修課程 |
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| 特色課程 |
暫無圖片 機器學習(一)(二)兩門課各2學分的核心必修課程，分兩個學期探討機器學習的數學理論基礎，以及實用演算法。 暫無圖片 深度學習3學分核心必修課程，探討深度學習的數學理論基礎，以及深度學習實用演算法。 暫無圖片 AI專業實習學程此為選修課程，兩學期六門課合計18學分，修課學生須到AI產業公司全時實習，提供學生產業實務經驗，增加專業就業能力。 暫無圖片 人工智慧實務3學分選修課程，探討人工智慧理論與技術在科學、工程、醫學、商管、以及其他領域的實務應用。 |
暫無圖片 計算機程式設計
該課程為本系大ㄧ必修，將同學視為初學者，從基礎開始介紹C語言，經由完整的課程訓練，為本系學生打下程式設計的紮實基礎，是本系之重要特色課程。(詳細課程內容可見台大課程網) 暫無圖片 演算法
瞭解常用的演算法設計法則並能實際運用於程式設計中 暫無圖片 人工智慧本課程的目標在於讓修課同學了解人工智慧，並具備基礎的概念。(詳細課程內容可見台大課程網) 暫無圖片 機器學習機器學習旨在讓電腦能由資料中累積的經驗來自我進步。本課程將介紹各領域中的機器學習使用 者都應該知道的基礎演算法、理論及實務工具。(詳細課程內容可見台大課程網) |
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淡江大學 人工智慧學系 |
國立臺灣大學 資訊工程學系 |
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| 適合從事工作 |
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| 系友生涯 |
暫無圖片
本系尚無畢業生本系尚無畢業生 本系尚無畢業生 |
簡立峰（博士班2001年畢）將他的熱情投注在將網路龐大的資料加以組織及編輯成索引。他所開發的許多技術，被廣泛運用於改善搜尋引擎（如Google）的搜尋品質。他從臺灣大學資訊工程學系博士班畢業後，在中央研究院任研究員，隨後在臺灣Google裡擔任董事總經理一職15年，於2020年退休，現於iKala、Appier擔任董事。 為什麼選擇臺灣大學資訊工程系呢？「我很喜歡我在臺灣大學資訊工程學系裡當學生的時代。那裡有著令人無法置信的機會、非常傑出優秀的研究計畫、並時常能與比我更聰明的人一起工作！」 
劉正芸（大學部1999年畢）喜愛製作高品質且人眼無法區分的逼真電腦動畫。她由臺灣大學資訊工程學系畢業後，到美國華盛頓大學電腦科學系繼續攻讀博士學位。她目前在美國史丹佛大學擔任副教授，在2007年獲選為35大年輕創新者、美國國科會職業生涯獎、2010Sloan研究獎、2012ACM SIGGRAPH傑出青年學者獎。 為什麼選擇臺灣大學資訊工程呢？「我以身為臺灣大學資訊工程的系友而感到自豪。回顧四年在臺大的日子，我學會了如何成為一個優秀的工程師和一個嚴謹的科學家，同時也保留了我的生活樂趣。」她說到：「這一切是因為臺大的校園充滿了智慧與活力，能和許多聰明的同學們一起學習與工作。」 
陳予涵（大學部2010年畢）對建設大規模的感測系統以監測並保護環境有著極大的熱情。大學畢業後，在麻省理工學院(MIT)的電腦科學與人工智慧實驗室(CSAIL)取得博士學位後到自動駕駛公司Waymo就職。 為什麼選擇臺灣大學資訊工程呢？「因為臺灣大學資訊工程學系給我一個通往世界的關鍵機會，為我開了一扇成功之門。這個系提供了最好的學習環境，讓我發現自己的興趣並充分地發揮自己的潛力。如果我沒有來到臺灣大學資訊工程學系，我根本不會有到國外攻讀博士的機會。」 
張琮翔（大學部2005畢/碩2007畢）早在高中時就深深地愛上撰寫電腦程式。他在2000年贏得國際資訊奧林匹亞競賽的銅牌獎，也因此可以選擇臺灣任何一所大學的資訊工程系入學。他選擇了臺灣大學資訊工程學系，並在畢業後立即進入臺灣Google公司實習，後來到麻省理工學院(MIT)取得博士學位，現任職於DropBox。 為什麼選擇臺灣大學的資訊工程呢？「因為臺灣大學資訊工程學系有著臺灣最頂尖的學生，也有遍佈全球學術界及業界的傑出系友。」 |
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淡江大學 人工智慧學系 |
國立臺灣大學 資訊工程學系 |
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多元能力 |
邏輯推理：能捕捉事物運作的規律或關聯性，歸納或是推演不同事物的差異或因果關係，並得到特定理解。
20%
數理科學：能選擇適當的科學、數理知識或邏輯來思考問題，依據科學規律正確地推演出答案或排列資訊。
20%
程式設計：了解程式語法以及邏輯架構，撰寫、修改程式，開發並設計系統。
20%
語文理解與表達：能透過語文理解他人想法形成特定概念，且能說明特定想法或因果關係。
10%
主動學習：積極尋求新資訊用以掌握問題的前因、後果以及預期影響，並依據各環節選擇適合的學習行為。
10%
問題解決：分析並預判問題的成因與後果，設想出合適的解決方法及使用的工具。
5%
敏銳創造：能覺察特定事件與觀念、理論之間的差異，且能對事物進行拆解、組合、重新詮釋，呈現新穎之處。
5%
快速知覺與總結：能從散落的資訊中，快速分辨與覺察具有意義的訊息，且能歸納出要點、關聯、架構等概念。
5%
專注力：投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
5%
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程式設計：了解程式語法以及邏輯架構，撰寫、修改程式，開發並設計系統。
25%
邏輯推理：能捕捉事物運作的規律或關聯性，歸納或是推演不同事物的差異或因果關係，並得到特定理解。
15%
數理科學：能選擇適當的科學、數理知識或邏輯來思考問題，依據科學規律正確地推演出答案或排列資訊。
10%
主動學習：積極尋求新資訊用以掌握問題的前因、後果以及預期影響，並依據各環節選擇適合的學習行為。
10%
問題解決：分析並預判問題的成因與後果，設想出合適的解決方法及使用的工具。
10%
社會覺察與合作：覺察並理解他人的感受或想法，並調整自己的做法，配合他人來完成任務。
5%
語文理解與表達：能透過語文理解他人想法形成特定概念，且能說明特定想法或因果關係。
5%
敏銳創造：能覺察特定事件與觀念、理論之間的差異，且能對事物進行拆解、組合、重新詮釋，呈現新穎之處。
5%
快速知覺與總結：能從散落的資訊中，快速分辨與覺察具有意義的訊息，且能歸納出要點、關聯、架構等概念。
5%
專注力：投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
5%
批判思考：運用不同觀點對問題進行理性分析，對問題的解決方法或結論，評估出優缺點、支持、反對的意見。
5%
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性格特質 |
深思力行：常常追求事物的條理秩序，審慎確認事物的彼此關係，行事仔細考量後果。
30%
自信肯定：總是相信自己能達成目標，會肯定自身的優勢、長處，面對挫敗能較好的調整情緒。
20%
堅毅負責：常常長時間專注投入於特定事物，排除干擾訊息，會對所承諾的事物，會負起責任目標、執行到底，享受追求成就。
20%
主動積極：常常主動提出特定見解，樂於付出活力與熱情投入特定問題、活動，引領他人的行動。
15%
合作互助：總是願意優先關照、包容他人的需求，在不同意見中尋求最大的合作可能，優先尋求團體的共同價值，信任團體成員的指引。
15%
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探究冒險：常常樂於探索未知事物、能夠容忍陌生情境，樂於把困難視為一種挑戰，在探索、挑戰未知中偏好看見自己的成長。
20%
變通開創：常常對多種事物，表達熱情興趣，對於既有事物，進行拆解、重組，給予新的理解與觀點，並且喜愛創造出令人意想不到的新事物。
20%
合作互助：總是願意優先關照、包容他人的需求，在不同意見中尋求最大的合作可能，優先尋求團體的共同價值，信任團體成員的指引。
15%
堅毅負責：常常長時間專注投入於特定事物，排除干擾訊息，會對所承諾的事物，會負起責任目標、執行到底，享受追求成就。
10%
深思力行：常常追求事物的條理秩序，審慎確認事物的彼此關係，行事仔細考量後果。
10%
主動積極：常常主動提出特定見解，樂於付出活力與熱情投入特定問題、活動，引領他人的行動。
5%
樂群敬業：總是表現活潑、傳遞熱情，主動參與活動，樂衷於與夥伴一同完成任務。
5%
自信肯定：總是相信自己能達成目標，會肯定自身的優勢、長處，面對挫敗能較好的調整情緒。
5%
開朗活潑：總是正向樂觀的看待事物的發展，即使事件發展不如預期，也能保持接納、能看見正向價值，常常表現自在、不膽怯。
5%
親和接納：總是願意關懷他人情緒與感受，樂於接納與照顧他人困擾與情緒，表現和藹友善、易於親近。
5%
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