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淡江大學 人工智慧學系 |
逢甲大學 人工智慧技術與應用學士學位學程 |
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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
管理學群
資訊管理學類 |
| 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。 |
順應國內外產業智慧應用人才之迫切需求，本學位學程定位為培育出具備「掌握企業業務流程(X)，選用適切之人工智慧技術(i)，藉由跨域協作，以解決企業運作之議題，提升智慧經營效率」之關鍵人才(i的x次方)。教學上，強調創新思維、專案管理、跨域合作、實務應用及專業實習，學生可熟悉智慧製造、智慧商務、智慧生活三大應用領域，並有效運用人工智慧知識、技術及工具解決相關議題，以提升就業即戰力。 |
| 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。 |
人工智慧技術與應用，是以針對真實企業議題，選用適切的AI相關技術(機器學習、數據分析、雲端工具、智慧聯網等)作為應用工具，配合企業流程、創新設計與專案管理等實務能力，提出合理且務實的解決方案。 |
| 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。 |
實作、實習到實戰：探討與分析產業發展需求、技術現況、瓶頸與困難，並藉由課堂實作及專業實習，讓學生提早體驗並具備實戰力，其中含橫向整合AI知識及技術工具，循序挑戰生活化、進階應用、與企業實務等專題，以引發學生的自我學習力。 圖解:學生小組依題目需求設計AIoT原型 版權:逢甲大學創能學院版權有 
創新思維與設計思考：引導學生從問題的解析與定義、利益關係人分析、痛點與需求研究著手，逐步學習創新的概念、方法與流程。並依照議題與環境背景需求，發展出合理且具實質效益的策略與解決方案。 圖解:學生應用AIoT創新設計解決方案成果發表 版權:逢甲大學創能學院版權有 
專案管理思維：教導學生如何依照企業的環境與市場的需求，合理的規劃新的專案。同時，也培養學生專案診斷的方法，讓學生知道如何隨時檢視專案，並動態調整與修訂。 圖解:理解生產流程，嘗試診斷與改良現況 版權:逢甲大學創能學院版權有 
與產業鏈結：透過密集的專題演講、議題研討與專題報告等方式，邀請各領域專家學者業師，帶領學生瞭解世界經濟之宏觀視野以及探究產業轉型之具體案例，藉此鏈結深耕校內外師資學生社群，培養學生掌握資訊與科技產業發展趨勢的能力。 圖解:專題演講、議題研討與專題報告 版權:逢甲大學創能學院版權有 |
| 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。 |
人工智慧快速進入各產業中，帶領著我們建構新的世界。同學得以於生活中去感受人工智慧帶來的各式便利。並透過於課餘透過網站與相關書籍來進行自主學習，提升應用思維能力，賦能自己。 |
| 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。 |
本學程著重於AI技術、跨領域專業知識與企業實務實作三大面向之整合運用與管理，而非著墨於資訊工具的研發。強調職能導向的學習路徑，培養出能針對企業議題，活用AI工具的專業應用人才。學生可依照自我興趣，選擇智慧製造、智慧商務及智慧生活三大應用產業，作適性發展。 |
| 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。 |
學習人工智慧技術與應用，並非只有往程式開發的方向發展。依照不同產業的升級/轉型規劃，與智慧人才需求，學生畢業後，能將人工智慧活用於研發、製造、行銷、服務等企業流程，可選擇多元產業(製造、服務、金融、醫療、政府機關等)，作適性發展。 |
| 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。 |
本學程學習內容與方法上，特將AI技術、企業運作、創新設計、專案管理進行整合，以令學生具備就業即戰力。除課堂上學習相關學理知識及實作外，並能透過認識及熟悉企業流程、創新設計、專案管理等實務技巧，及輔以專業實習，依循漸進的培養出人工智慧的實作、實習，以至於實戰的應用力。 |
| 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。 |
本學程設於創能學院底下，招收對AI技術與應用感興趣的學生，以培養其專精AI領域的相關i工具，且能掌握專業的應用，達成 （ i的X次方）學習綜效。創能學院於2019年成立，已為全校整合規劃6+1個創能場域資源，並完成 i 學習環境的整體佈建。 透過場域的整合，彙整了校內豐沛的師資、設備與技術資源，以及多元的合作企業。上述創能場域資源，亦將提供AI技術與應用學位學程充沛的學習資源(含產業聯盟)。 |
| 學系聯絡方式 |
電話：(02)26215656轉3659 信箱：tkfx@oa.tku.edu.tw |
電話：(04)24517290-2991 信箱：aita@fcu.edu.tw |
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淡江大學 人工智慧學系 |
逢甲大學 人工智慧技術與應用學士學位學程 |
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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。 |
人工智慧導論本課程引導學生從歷史、未來發展趨勢、產業的應用瓶頸和需求、AI倫理和治理四個主題群。引導學生認識、思考、分析與評論AI技術的發展應用。在教學策略中，除專題講座外，將通過小組討論和課堂互動交流形式，培養學生的AI素養。 
產業實務AI創新應用專題本課程將引導學生體驗與實作跨部門/跨領域合作的實施，除進一步體驗企業流程與運作準則之外，將融入專案診斷與管理的專業知識，解析問題並撰寫專業診斷報告書，已提出關鍵分析與合理調整方案。 
AI創新專業實務應用專題本實作課程將引導學生實際體驗與實作企業真實專題/專案，藉由合作企業提供真實題目，學生將嘗試整合過往所學習的跨領域知識、AI工具與技術，以及創新與專案管理的應用能力，以提出合理的問題解決方案。並於過程中持續自我學習與自我檢討改進，以達到實戰能力的初步養成。 
機器學習預測和機器學習是數據科學家和數據分析師最常見的任務。本課程將涵蓋預測函數的建構與應用；以及提供基本概念，如訓練、測試數據和過度學習；並推出一系列基於統計模型與演算法的機器學習方法，含分類樹、樸素貝氏與隨機森林。 
智慧聯網本課程將以兩階段逐步引導學生認識與體驗智慧聯網架構。第一階段將探討物聯網的基本架構、核心技術、運用特性與運作方式。第二階段，則實作體驗雲端平台如何於智慧聯網中，扮演整合人工智慧與物聯網之間的整合要角。 |
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淡江大學 人工智慧學系 |
逢甲大學 人工智慧技術與應用學士學位學程 |
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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 |
本系尚無畢業系友本系尚無畢業系友 本系尚無畢業系友 
本系尚無畢業系友本系尚無畢業系友 本系尚無畢業系友 
本系尚無畢業系友本系尚無畢業系友 本系尚無畢業系友 |
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淡江大學 人工智慧學系 |
逢甲大學 人工智慧技術與應用學士學位學程 |
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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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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。
15%
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。
15%
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。
15%
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。
15%
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。
15%
說服協商：提出觀點與他人商議或說服他人同意，以積極的態度引導他人，達成共識、目標，或解決困難。
10%
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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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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。
20%
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%
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。
20%
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。
20%
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%
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