| 我的學系 |
逢甲大學 人工智慧技術與應用學士學位學程 |
華梵大學 智慧生活科技學系大數據與管理組 |
|---|---|---|
| 所屬學群 |
資訊學群
跨
管理學群
資訊管理學類 |
資訊學群
跨
管理學群
資訊管理學類 |
| 所在校區 |
校本部 台中市西屯區文華路100號 |
校本部 新北市石碇區華梵路1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。 |
多元化及優良之師資: 本系涵蓋電子、電機、資訊工程、機械、資訊與管理等多元化領域師資，皆具有國內外名校博士學位。 |
| 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。 |
本學系之大數據與管理組發展方向涵蓋智慧科技、資料科學與智慧管理應用等三大專業。以培育具有管理素養與數據分析之基本能力為教育目標。訓練學生能夠將數據分析與管理知識結合，運用資料分析方法與軟體工具，透過分析結果與視覺化圖表的呈現，從數據中發掘出重要訊息，做為管理決策之參考。 |
| 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 |
數據分析與管理方法:學習重要的大數據分析方法與管理知識，並且能夠將大數據分析與管理方法結合，使學生能夠從管理思維來解讀數據分析之結果，進行有效之決策。 版權:華梵大學智慧生活科技學院 
基本程式能力訓練:以大數據領域中最常使用的兩種分析工具R語言與Python語言為主；除了學習如何運用這兩種分析工具來執行大數據分析外，並且訓練學生能夠以這兩種工具撰寫基本程式。 版權:華梵大學智慧生活科技學院 
專題實作:訓練學生能夠將數據分析與管理知識之專業應用於實際案例中，並選擇一研究主題進行專題報告，作為本系專業之總結性評量。 版權:華梵大學智慧生活科技學院 |
| 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。 |
大數據與管理組強調數據分析與管理知識的結合，藉由數據的分析結果，以管理角度的思維來進行決策。對於本組感興趣之學生，建議能夠在一些程式語言或資料分析軟體，如Python、R、C等，打好基礎；並且涉及一些科技應用及管理知識之學習，培養邏輯思考與事情的解讀能力。 |
| 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。 |
一般大學的數據分析相關學系之課程，過於著重在數據分析能力與技巧的訓練，而忽略管理的素養內涵。本系大數據與管理強調數據分析能力與管理知識並重，除了培育學生的數據分析能力外，亦強化學生在管理領域知識上的學習，用以訓練學生以更宏觀的思維來進行數據分析的解讀，進而做出更有效之決策。 |
| 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。 |
無 |
| 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。 |
本系強調「數據分析」與「管理知識」兩者並重，不同於傳統的「資訊科學」相關科系。傳統的「資訊科學」相關科系領域較偏向技術性/操作性的訓練，彈性較小。而本系包含數據分析與管理兩種專業，能夠有效地將數據分析的結果應用於各種管理領域上，比傳統「資訊科學」相關科系具有更大的彈性。 |
| 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。 |
本學系以培養應用實務型人才為目標，主要之專業亮點是將資訊科技融入生活中，因應就業市場對於各種專業人才之需求，本系提供多種課程模組之學習，培育具有多元能力之專業人才，用以提升職場就業競爭力。 |
| 我的學系 |
逢甲大學 人工智慧技術與應用學士學位學程 |
華梵大學 智慧生活科技學系大數據與管理組 |
|---|---|---|
| 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 |
程式語言模組此模組為資訊基本知識與能力，包含四門課為R語言與資料分析、Pytho程式設計、C語言、Matlab語言。本模組主要是以培養同學能學得資訊相關技術與基礎能力，進而應用到智慧生活科技之相關設計與運作。 版權:華梵大學智慧生活科技學院 
基礎資料管理與分析模組資料管理是指將資料視為重要資產加以管理，以安全、有效而且具備高成本效益的方式來收集、保留和使用資料。目的在發展處理企業資料生命周期之適當建構、策略、實踐和程式。資料分析則是協助組織人員在策略和法規範圍內優化資料的使用，以制定決策創造價值。因此資料管理與分析能力是企業不可或缺的核心競爭力。 版權:華梵大學智慧生活科技學院 
智慧管理與數據分析應用模組此課程內容涵蓋數據分析領域的相關資料分析技巧與執行資料分析的常用軟體工具。學生可學習到資料的處理、轉換、運算、相關資料分析方法以及基本的程式撰寫與邏輯思考能力，使得學生能夠具備一定之數據分析能力以強化學生日後從事數據分析行業之競爭力。 版權:華梵大學智慧生活科技學院 
智慧金融科技應用模組智慧金融科技應用學程旨在教導金融科技應用過程中所需考量的各種事項，內容涵蓋營利事業的選擇、申請方式、籌資管道；繼而擴展至營利活動的主要來源，由如何掌握消費者，對目標市場進行定位，至作出優越的顧客關係管理；同時亦探討社群網路、精準行銷、蒐集網路數據、優化搜尋引擎，以提升網路行銷效果。 版權:華梵大學智慧生活科技學院 
智慧管理與應用分析理論模組本課程模組，涵蓋智慧作業與流程管理、品質管理、物流管理，教導同學了解工業4.0，結合生管、品管、物流管理透過分析手法與軟體分析找出製程關鍵因子與績效指標，藉由人工智慧自動調整參數，進而達到無人工廠與快速運送的目標，修課同學日後可從事智慧生產與製造工程師、物流管理師、品質管理師、生產管理師等相關工作。 版權:華梵大學智慧生活科技學院 |
| 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 |
華梵大學 智慧生活科技學系大數據與管理組 |
|---|---|---|
| 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 |
未上傳圖片
蕭博仁熱衷社團參與，選修生產製程數據分析專題 研華科技 研發製程 工程師 未上傳圖片
曾琬婷熱衷參與社團，選修生產製程數據分析專題 金寶電子 品管 工程師 未上傳圖片
胡庭睿熱衷參與社團、教學助理，主動積極選修電子公司pcb板製程分析專題 緯創資通品保數據分析師 |
我的學系 |
逢甲大學 人工智慧技術與應用學士學位學程 |
華梵大學 智慧生活科技學系大數據與管理組 |
|---|---|---|
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%
|
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%
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。
5%
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。
5%
記憶詮釋：能識別、儲存、喚起多項資訊、數字、知識內容，且能以多種方式組合這些訊息間的差異與關聯。
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%
空間定向：能覺察環境、物體與自己的相對位置，辨別出方向、維度，想像物體在移動或重新排列後的外觀。
5%
同時多工：能同時接收多個訊息，切換心力在不同的訊息組合。
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%
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。
5%
自省促進：收集、評估自己或他人的表現，提出可改善及調整的方法或採取行動。
5%
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%
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。
5%
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%
運作分析：分析特定需求並規劃合適的運作流程，運用技術調整、組裝、設定設備，讓設備及系統正常運作。
5%
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。
5%
機械操作：能監控設備或系統，按程序運行、排除故障，且能進行修繕、更換零件，檢測產製成果的品質。
5%
系統運作：評估與分析系統的運作方式、效能，考慮運作成本與效益，制定系統運作可改善或調整的方式。
5%
資源管理：分配及運用可支配的資源，調配人力、物力、資源運作的合理性、平衡性，發揮預期效益。
5%
|
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%
|
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%
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。
20%
|
