| 我的學系 |
逢甲大學 人工智慧技術與應用學士學位學程 |
長庚大學 人工智慧學系 |
|---|---|---|
| 所屬學群 |
資訊學群
跨
管理學群
資訊管理學類 |
資訊學群
跨
工程學群
資訊工程學類 |
| 所在校區 |
校本部 台中市西屯區文華路100號 |
校本部 桃園市龜山區文化一路259號 |
| 學系特色 |
本學程致力培育能掌握企業業務流程、靈活運用人工智慧技術，並透過跨域協作解決產業實務問題之AI人才。課程涵蓋人工智慧核心技術、創新與專案管理實作，並延伸智慧製造、智慧生活及智慧電子商務三大發展面向。依託創能學院跨域整合資源，串聯全校七大特色場域、軟硬體設備及產學合作機會，同時鏈結國內AI先進大廠與半導體產業資源，強化學生實務應用、跨域整合及產業接軌能力。 |
「人工智慧學系」致力於培育AI專業人才，以因應AI翻轉各行各業趨勢，建立學生未來與AI共存共榮的能力。參考全球頂尖名校AI課程，以「智慧應用」、「智能工程」、「智知科學」為核心架構，設計全方位科學基礎與實作訓練課程。全面以國際文化辦學，聘用國內外全職師資雙語教學，常態與國際名師聯合授課、建立跨國教學與研究團隊，為學生提供國際化學習契機。規劃師生參訪美、日、德、波蘭、中東多校，進行多元學術交流活動。 |
| 學科意涵 |
人工智慧技術與應用，是學習如何運用AI解決真實世界的問題。除了學習機器學習、數據分析、雲端工具、智慧聯網等AI相關技術，也會結合企業實際需求、創新設計與專案實作，培養學生從「發現問題、選擇合適技術」到「提出並實作解決方案」的能力，讓AI真正應用於產業與生活中。 |
人工智慧是智慧運算建立在資訊、統計、網路的基礎上，研究機器學習及在各應用領域的機器(人工)智慧。各應用領域有個別專業知識及技術，形成其外層核心知識。 |
| 學習方法 |
01｜專題導向學習本學程以真實問題為出發點，透過專題實作引導學生將課堂所學應用於實際情境。學生從問題發掘、需求分析、資料蒐集到 AI 技術應用，逐步完成具體作品。學習過程中，鼓勵學生自主探索、團隊合作與反覆驗證，培養解決問題及專案管理能力。 版權:逢甲大學創能學院版權所有 
02｜跨領域整合學習本學程強調 AI 技術與跨領域知識的整合，鼓勵學生探索智慧製造、智慧商務及智慧生活等應用方向。透過跨院系課程、特色場域及團隊合作，接觸不同產業的知識與需求，學習運用適切的 AI 工具解決問題，培養跨領域溝通、知識整合及創新應用能力。 版權:逢甲大學創能學院版權所有 
03｜產業場域實作學習本學程重視與產業實務的連結，透過企業參訪、產學合作、實務專題及企業實習，讓學生了解產業運作與實際需求。學生在真實場域中觀察問題，運用 AI、數據分析等技術提出改善方案，並透過實作驗證成果，累積實務經驗，培養解決問題與職場協作能力。 版權:逢甲大學創能學院版權所有 
04｜設計思考與創新學習本學程透過設計思考與創新方法，引導學生從生活及產業需求中發掘問題，學習分析痛點、定義需求並提出解決方案。透過腦力激盪、原型設計及實際測試，體驗從創意發想到成果實現的過程，並結合 AI 應用黑客松與創新競賽，培養創意思考、實作及持續改善的能力。 版權:逢甲大學創能學院版權所有 
05｜自主探究與成果導向學習本學程鼓勵學生主動探索 AI 技術與應用，透過自主學習、資料蒐集、實驗驗證及成果發表，培養獨立思考與研究能力。學生可依個人興趣選擇研究主題，運用 AI 技術進行實作，並透過專題競賽、學術研討會展現成果。在教師指導下，逐步培養自主學習、邏輯分析及問題解決能力。 版權:逢甲大學創能學院版權所有 |
課堂講授：由教授解析人工智慧與資訊科學基礎理論，帶領學生透過演算法或是程式解決人工智慧問題。 圖解:課堂講授 版權:自行製作 
實驗實作：透過程式設計與伺服器使用進行實驗的設計與實作，以理解演算法與設計流程運行狀況。 圖解:實驗實作 版權:自行製作 
分組專題：透過分組方式，由教授指導進行實際專題研究，鼓勵學生參與國內外比賽，參與暑期實習等與職場場域吻合之教學活動。 圖解:分組專題 版權:自行製作 
邀請演講：邀請業界專家及研究人員發表演講，幫助學生透過演講快速吸收人工智慧相關領域最新技術與應用，促進學生了解人工智慧對產業、社會及全球之影響，並培養持續學習之習慣與能力。 圖解:邀請演講 版權:自行製作 
鼓勵學生參加人工智慧或相關專業之競賽，透過參加競賽來檢視學習成果，並藉此增加實務及實作的能力。 圖解:鼓勵參與校內外競賽 版權:自行拍攝 |
| 高中階段可以準備的學習方法或方向 |
人工智慧正快速融入各行各業，為我們的生活帶來許多便利與改變。建議同學從日常生活出發，主動觀察身邊的 AI 應用，思考這些技術如何解決問題，以及還有哪些值得改善的地方。課餘時間也可以透過網路資源、相關書籍及 AI 工具進行自主學習，逐步培養對人工智慧的認識與應用能力。此外，鼓勵同學多參與團隊活動、專題實作或創意競賽，學習如何發掘問題、提出想法，並與不同背景的夥伴合作。最重要的不是提早學會多少 AI 技術，而是保持好奇心與主動探索的態度，培養獨立思考、創新應用及解決問題的能力，為未來跨領域學習奠定良好基礎。 |
1. 自主學習：平時積極發掘問題，並透過各種方式尋找解決方法。 |
| 與相關科系之異同 |
本學程與資訊工程、資訊管理學系皆涉及資訊科技與 AI 應用，但學習重點有所不同。資訊工程著重程式設計、演算法及資訊系統開發；資訊管理偏重資訊科技與企業管理的結合。本學程則強調 AI 技術、跨領域知識與企業實務的整合應用，以解決實際問題為核心，培養學生能依據不同產業需求，選用適切的 AI 技術與工具，提出具體可行的解決方案。 |
人工智慧學系 |
| 生涯發展容易誤解之處 |
AI人才的未來，不只有寫程式一條路！隨著AI走進各行各業，職涯選擇比想像中更寬廣！本學程不只培養程式開發能力，更重視AI技術的跨域應用。畢業後可將AI運用於研發、製造、行銷及服務等領域，投入科技、金融、醫療、製造及政府機關等多元產業，讓學生依照興趣與專長，探索屬於自己的職涯舞台。 |
本系以人工智慧所需的數學、程式語言設計、人工智慧概論、機器學習與深度學習等作為基礎核心課程，學生於大二、大三、大四時可依興趣自由選修「智慧醫療」、「人工智慧」、「電腦科學」等領域研讀。故未來出路不僅是工程師，更可以跨足資訊工程、醫學工程、智慧工廠、智慧製造、資料科學、演算法設計成為跨領域傑出人才。 |
| 學習方法容易誤解之處 |
以為讀AI就是寫程式、開發系統嗎？其實AI的魅力，更在於運用科技解決真實問題！本學程結合AI技術、創新設計與企業實務，透過跨域學習、專題實作及企業實習，帶領學生從做中學、從學中用，逐步累積「實作、實習、實戰」的應用能力，培養未來職場即戰力。 |
本系著重於資料科學、軟體設計與應用，強調多元與創意的跨領域應用，主要課程為電腦基礎科學(如計算機概論與各式程式設計)、基礎科學(微積分、離散數學、線性代數、普通物理/化學/生物等)及人工智慧相關理論與應用(機器學習、深度學習、電腦視覺、自然語言處理)，不包含電機資工的硬體相關課程或資管系的管理課程。 |
| 學習資源或補充說明 |
想讓大學學習不只停留在教室，而是真正走進產業、接軌世界嗎？本學程隸屬創能學院，整合全校6+1特色場域，匯集跨領域師資、先進軟硬體設備及豐富產學合作資源，提供多元跨域課程與實作機會。課程結合企業真實議題，讓學生在專題實作中累積解決問題的能力。此外，透過完善的企業實習制度，從實習課程、企業媒合到專業導師輔導，協助學生深入半導體、智慧製造、資訊科技及數位轉型等產業，提早累積職場經驗。學生亦可依個人興趣探索不同專業領域，未來銜接人工智慧、資訊工程、資訊管理、智慧製造及其他跨領域相關碩士班，透過實作、實習與實戰的學習歷程，為升學深造與多元職涯發展奠定扎實基礎。 |
「智慧運算學院」成立於2022年，是全國首座專門為人工智慧教育與研究設立的「學院級」學術單位，提供完整的學士、碩士、博士學位，以培育國際水準的頂尖AI人才為目標，因應台灣科研與企業的AI大未來需求。 |
| 我的學系 |
逢甲大學 人工智慧技術與應用學士學位學程 |
長庚大學 人工智慧學系 |
|---|---|---|
| 核心課程地圖 |
|
|
| 專業選修課程 |
|
|
| 特色課程 |
產業科技創新與AI應用專題本課程結合 AI 應用、創新流程及全球科技產業趨勢，透過 PBL 專題導向學習、企業案例分析與小組實作，引導學生探索產業問題，學習資料蒐集、趨勢分析及創新方案設計。並運用 AI 與數位工具輔助決策，培養跨領域思考、團隊合作及兼具永續與社會責任的創新應用能力。 版權:AI示意圖 
企業分析與系統思考本課程引導學生認識產業發展趨勢、企業組織運作及 AI 人才的未來發展，透過系統思考、五問法與創新理論，學習分析企業問題並提出解決方案。結合企業案例、實地參訪、業師指導及專題實作，培養學生問題分析、創新思考、團隊協作及持續改善的能力。 版權:AI示意圖 
智慧決策支援系統本課程引導學生認識智慧決策支援系統的基本原理、架構與產業應用，涵蓋決策理論、專家系統、資料探勘及機器學習等技術。透過企業案例分析與系統實作，學習運用 AI 與數據分析輔助決策，培養學生問題分析、智慧系統設計及實務應用能力，提升企業決策效率與品質。 版權:AI示意圖 
雲端計算與資安策略應用本課程引導學生認識雲端計算與邊緣計算的基本架構、核心技術及產業應用，了解雲端技術在 AI 與物聯網整合中的重要性。透過實際案例分析，學習雲端環境部署、資訊安全風險及防護策略，培養學生雲端應用規劃、系統整合及資安防護觀念，提升企業資料與資訊資產的安全性。 版權:AI示意圖 
進階AI創新應用專題本課程以企業實際需求為核心，由合作企業提出產業痛點與專題主題，透過企業業師與校內教師共同指導，引導學生進行問題分析、需求探索、AI 技術應用及解決方案實作。學生透過團隊合作與專案執行，逐步完成具實務價值的專題成果，並於期末進行成果發表，培養跨領域整合、創新應用及問題解決能力。 版權:AI示意圖 |
深度學習深度學習在最近的人工智慧現今深度學習已廣泛應用於醫學影像、農業、自動駕駛、教育、防災和製造等領域的重要問題，本課程將帶領學生一步步從最基本的統計、樣型識別逐步來到神經網路乃至深度神經網路，運用 Python/Pytorch AI運算平台，搭配 GPU 的使用，讓學生製作出基本的深度學習人工智慧系統。 圖解:深度學習 版權:自行製作 
自然語言處理
自然語言處理是使用機器學習技術來處理、解讀文字和資料，學生將在此課程中學習到： 圖解:自然語言處理 版權:自行製作 
電腦視覺本課程從電腦視覺基礎概念介紹起，解釋電腦視覺如何處理充滿雜訊及不確定的資料，並涵蓋許多近期的研究發展與應用。內容包含影像處理、影像生成、物件偵測與辨識、語言與視覺、類神經網路及邊緣計算。本課程將透過討論與實作，帶領學生吸收電腦視覺知識，並能應用先進電腦視覺之技術處理實務問題諸如偵測、辨識及影片分析。 圖解:電腦視覺 版權:自行製作 
專題研究學生在了解各教授實驗室方向後，依興趣分組找尋指導教授，一同構思專題題目、透過融會貫通先前所學的內容，並於實作過程主動找尋實作所需知識。學生於此系列課程中完成專題製作包括題目分析、競品比較、產品目標設定、功能分析、程式實作、使用者測試，最後參與校內專題競賽或國內外比賽、發表專題成果，整合所學知識技能。 圖解:專題研究 版權:自行製作 |
| 完整課程地圖 |
| 我的學系 |
逢甲大學 人工智慧技術與應用學士學位學程 |
長庚大學 人工智慧學系 |
|---|---|---|
| 適合從事工作 |
|
|
| 系友生涯 |
版權:陳威仁提供
陳威仁Imperial College London - Artificial Intelligence Applications and Innovation 大學四年稍縱即逝，如何規劃未來是重要課題。大一時，我透過「履歷大挑戰」及與系主任交流，逐步確立職涯方向。在學期間，積極參與創業計畫、「Young飛全球行動計畫」及教師研究，拓展視野、累積實務經驗與專業能力，為未來發展奠定基礎。 畢業後，為了實現職涯目標，我選擇赴英攻讀碩士，迎接全英語教學、文化差異與生活適應的挑戰。緊湊的學制也讓我深刻感受到職涯規劃的重要。開學之初，許多同學已積極尋找工作與實習機會，企業也陸續開放職缺。這段經歷讓我體會到，大學期間若能及早探索方向、累積多元且扎實的經驗，才能在機會來臨時更從容地迎接挑戰，把握每一次成長的可能。 
版權:廖柏廉提供
廖柏廉中央大學：資訊管理學系碩士班 我是學程第一屆學生，在學期間有幸獲得６次書卷獎，並以全年級第２名的成績畢業。研究興趣主要集中於自然語言處理、大語言模型、數據分析與機器學習，也很感謝有機會參與多項研究計畫並擔任研究助理，在老師的指導下，逐步累積研究經驗與專業能力。課業之外，我也曾擔任系學會文宣長兩年，協助籌辦活動及後勤工作，在與同學合作的過程中，學習溝通協調與團隊合作，也為大學生活留下珍貴的回憶。 畢業後，身為學程第一屆的畢業生，我在就業與升學之間思考了一段時間，最後決定繼續深造，希望把基礎打得更扎實，也為未來就業開拓更多可能。學程多元的課程安排讓我在選擇研究所時有較多方向可考慮，後來很幸運透過推甄錄取幾所學校的資工與資管研究所，最終選擇就讀中央大學資管系碩士班，目前持續在大學時期接觸最多的自然語言處理與大語言模型領域做研究。 
版權:陳宣廷提供
陳宣廷就職公司：志聖工業股份有限公司 高中起即對AI抱持濃厚興趣並積極參與相關活動，因而選擇就讀人工智慧技術與應用學士學位學程。在這裡結識許多有想法的師長與同儕，課業之餘也有餘裕探索新事物，並透過各式專題培養出熱愛實作與交流的特質。畢業時也曾在升學與就業間掙扎，但最後我選擇先投入職場，親身了解業界應用與校園學習之間的差異，並從實務中補足不足之處。 畢業後原本因喜愛色彩與設計，一度考慮走向行銷，但在師長們的影響下，最終進入志聖工業IT部門。憑藉對AI的了解，我負責公司AI工具企業版的導入，並因大學期間累積的專題與交流經驗，能將所學清楚分享給同仁，進一步擔任內部講師。過程中需要學習的事物很多，但我認為這裡是讓我持續茁壯成長的地方。 
版權:陳柏淞提供
陳柏淞臺灣科技大學：⼈⼯智慧跨域科技研究所碩⼠班 高中時我對理工科目有興趣，加上那時候AI很熱門，參加說明會時聽到學程老師介紹這裡重視實作、與產業接軌，剛好符合我愛動手做的個性，所以選擇本學程。大學期間參加過多項專案，印象最深的是企業專題，我們與真實企業合作，把所學的AI技術跟專案管理能力實際應用，解決企業提出的問題。畢業後想更深入研究AI技術，所以繼續攻讀人工智慧相關研究所。 畢業前我很早就確定要繼續升學，最後透過推甄進入臺灣科技大學人工智慧跨域科技研究所。在企業專題中，我幾乎參與了每個環節，其中系統開發是由我主要負責，從需求討論到實際做出能運作的成品，讓我體會到把想法落實的成就感，也發現自己在技術深度上還有很大的成長空間。目前我仍在探索研究方向，希望能朝生成式AI或數位孿生相關的領域發展，持續把所學應用在真實問題上。 未上傳圖片
許甯翔國立臺灣大學：醫學工程系 150字 |
圖解:專題研究獲畢業展第一名及多項佳績 版權:自行拍攝
郭成業就讀長庚大學人工智慧學系期間，我從 C 語言與 Python基礎起步。雖初學過程充滿挑戰，但隨著專案實作累積出具體成品，那份成就感確立了我深耕此領域的決心。特別是在接觸智慧醫療專案後，我對 AI 應用於醫療場域產生濃厚興趣，並在系上系統性的訓練中，培養出跨領域思維與解決問題的能力。畢業後我選擇繼續攻讀碩士學位，致力深化專業技術，為未來投入產業應用奠定扎實基礎。 從大學時期到碩士階段，我持續於米飛生醫擔任 AI 工程師實習生，提早與產業接軌。工作期間我專注於醫療超音波AI 模型的開發、整合與維護，不僅實際參與業界前沿技術的研發，更深刻了解醫療市場脈動。這段經歷讓我能將系上所學的程式設計、AI 專業知識與邏輯分析能力，轉化為實際的醫療產品，更堅定了我在這個產業深耕的決心。 
圖解:與系主任的畢業合照 版權:自行拍攝
蔡郁安我對數學邏輯充滿興趣，高中選擇理組並進入長庚大學 AI 系，期望將邏輯能力應用於程式與 AI 技術。系上結合醫療資源與機器學習課程，提供寶貴的實務訓練。大學期間曾任系學會長，培養領導與合作能力；大四赴美國明尼蘇達大學交換一年，這段國外生活的經歷讓我的視野開闊許多，也讓我對畢業後申請研究所更有信心。 畢業後因較晚規劃出國深造，多出一年時間，經系上老師引薦至國衛院擔任研究助理，這份工作讓我受益匪淺，讓我有機會完整參與研究計畫的完整流程，包含受試者招募、資料蒐集與分析。此經驗讓我對研究實務有更深入理解，也在穩定工作中持續精進程式能力，維持專業成長，為後續申請國外研究所做好準備。 
圖解:專題相關競賽成果展示過程 版權:自行拍攝
艾思嘉高中時期對資訊科技與數理科目產生濃厚興趣，開始接觸基礎程式設計，逐漸確立往資訊與人工智慧領域發展的方向。 就讀長庚大學人工智慧學士學位學程期間，系統性學習程式設計、資料分析與人工智慧相關課程，並積極參與系上活動與專題實作，培養跨領域思維與實作能力。大學畢業後選擇持續攻讀資訊工程碩士班，深化專業技術，為未來投入產業應用奠定紮實基礎。 碩士畢業後進入廣達電腦股份有限公司擔任工程師，主要負責自動化測試系統之開發與維護，並參與企業級產品測試流程規劃及系統整合。在工作實務中將在學期間累積的程式設計、問題分析能力及AI相關知識實際應用於產業環境，深刻體會理論與實務相互結合的重要性，亦進一步確立持續於資訊工程與AI領域深耕發展的職涯方向。 |
我的學系 |
逢甲大學 人工智慧技術與應用學士學位學程 |
長庚大學 人工智慧學系 |
|---|---|---|
多元能力 |
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%
|
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%
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。
10%
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。
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%
|
性格特質 |
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%
|
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。
50%
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。
25%
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。
25%
|
