校本部

242062 新北市新莊區中正路510號

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320315桃園市中壢區遠東路135號

1. 具備綜合性大學與附設醫院之優勢，提供跨領域學習及研究。
2. 涵蓋寬廣的專業領域。
3. 擁有堅強的師資。
4. 提供充實的實驗課程。
5. 設立碩士五年連續修讀學、碩士學位修業制度。
6. 提供充裕獎學金。
7. 通過IEET工程教育認證。
8. 提供國外大學合作之雙聯學位課程。
9. 積極推動產學合作。
10. 歷屆系友表現優異。

本組涵蓋電信工程、高頻技術、智慧資訊三大專業領域，教學內容包括電機、資訊、行動無線通訊、人工智慧、機器人、物聯網、智慧醫療等專業課程，結合國內外產業發展趨勢，培養專業人才。各項獎助學金優渥，師資優秀，教學與研究設備豐富精良，眾多課程供同學依志趣發展專長，產學合作與學術研究成果豐碩，師生屢獲校內外各大獎項，大學畢業生研究所升學率達77%，考上國立大學研究所佔78%。師生關懷互動密切，讀書風氣優良。

電機工程學是以電子學、電路學與電磁學等電學為基礎，並結合計算機軟體工程，涵蓋通訊、計算機工程、晶片設計、軟體程式、訊號處理等子領域的一門工程學。本系著重晶片設計、半導體元件、通訊工程、計算機網路與人工智慧等研究領域。

本組課程內容結合「電機」、「電子」、「資訊軟體」、「通訊」及「晶片設計」等領域，強調理論與實務並重之教學理念。課程旨在培養學生具備電機與資訊相關專業知識，兼具軟硬體系統整合與設計能力，並透過國際交流與多元學習機會，拓展學生之全球視野與國際競爭力，以培育兼具創新思維、實作能力與國際觀的專業人才。

建議在高中階段可以加強數學與物理相關能力，並關注新科技的發展趨勢，培養學習新知的能力與習慣。

電機系乙組重視學生在數學、物理、資訊及電機相關基礎學科的扎實訓練，培養其具備系統化思考與邏輯分析能力，能以嚴謹態度進行問題探究與技術推演。同時強化學生之表達與溝通能力，促使其能有效傳達專業概念與研究成果，奠定後續專業學習與跨領域合作之堅實基礎。

「電機工程學」」（英語：Electrical Engineering）是指涉及到大能量的電力系統（如電能傳輸、重型電機機械及電動機），而「電子工程」」（英語：Electronic Engineering）。 則是指處理小信號的電子系統（如計算機和積體電路）。這些子領域的範圍有時也會重疊：例如，電力電子學使用電力電子元件對電能進行變換和控制。因此，電機工程一般函蓋電子工程部分領域的專業知識。

電機工程學系乙組不論在教學或研究均與時俱進且與相關科系異同之三大重點領域如下：
一、電信工程領域 : 5G新無線電與天線陣列基頻設計、5G網路功能虛擬化原理與應用、軟體定義網路等
二、高頻技術領域 : 天線設計與量測、射頻/毫米波電路設計、高速數位系統電磁設計、信號/電源完整性與微波工程等
三、智慧資訊領域 : 類神經網路與深度學習、機器學習、python資料分析與應用、物聯網概論等

因範圍廣泛，各校都會依各領域再分成若干組，也有入學就分組招生，如: 電子工程系、電腦與通訊系等。電機系的內容包含軟體及硬體，資訊工程比較偏向軟體的訓練。因此電機系畢業生的出路相當廣闊，並不侷限於硬體或電力工程師，亦可從事電子工程師及軟體工程師。

「私立大學學歷會被各公司人資部門過濾掉，沒有面試機會，一定要讀國立研究所洗學歷。」澄清：本組畢業生就業出路廣闊，包括聯發科、台積電等知名企業。企業求才若渴，努力一定看得見。
其他易誤解處：「學這個以後就是要做衛星通訊、就是要修手機、就是要爬電線杆...」。
詳細澄清說明請見附件PDF檔。
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電機系的學習範圍包含極廣，凡與「電」有關的科學都可算電機的範疇，因此電子、電力、資訊、通訊、控制、醫學工程、光電、電波、通訊系統、晶片設計等學問。其課程如：工程數學、計算機概論、三電（電子學、電路學、電磁學）、電子電路實驗等，需要相當的數理基礎，並不是對日常電子用品使用有興趣就可勝任。

1. 「讀電機系不用學寫程式，資工系才要。」澄清：本組三大領域都需要用到程式。本組課程地圖包括基礎程式設計、資料結構、演算法等課程，帶領同學們奠定紮實程式設計能力。
2. 「讀通訊要數學很好。」澄清：數學的確在通訊領域很重要，但同學們仍有很大空間依興趣選修各領域課程。
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輔大是台灣唯一擁有醫學院的私立綜合型大學，共有12個學院，提供學生多元學習的課程。並有優越的外語學習及國際交流環境。印象中輔大以人文社會領域見長，但輔大電機系(前身電子系) 成立已超過40年，系友在業界表現深受肯定。

資通訊科技日新月異，資通產業已朝向整合視訊、語音、大數據之人工智慧多媒體服務快速邁進。本系配合未來產業脈絡及發展趨勢，重點發展領域為(1)物聯網。(2)人工智慧。(3)寬頻行動通訊。(4)天線與微波電路設計。另大學部已有跨組別專長的AI學程，並已開設多門AI相關課程，如機器學習、深度學習、人工智慧、電腦視覺等，未來將以AI在物聯網、工業4.0、生醫與生物特徵辨識等為重點發展領域。