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長庚大學
人工智慧學系
淡江大學
人工智慧學系
所屬學群 資訊學群 工程學群
資訊工程學類
資訊學群 工程學群
資訊工程學類
所在校區

校本部

桃園市龜山區文化一路259號

校本部

251新北市淡水區英專路151號

學系特色

「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。

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。

學科意涵

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。

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。

學習方法
高中階段可以準備的學習方法或方向

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。
2. 實作練習:透過實際操作各種方法,學習評估各方法的好壞。
3. 累積學識:接觸相關科學及工程知識,厚植必備學識基礎。
4. 能力訓練:藉由參加活動或發表專題,培養策劃、設計、協調及執行等技能。
5. 開拓視野:關心國際、社會時事,發展個人理解與意見,養成人文關懷素養。

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。

與相關科系之異同

人工智慧學系
◆不只有資訊工程技術:將人工智慧相關的技術深化為核心課程,更強調多元與創意的跨領域應用。
◆比電機工程更先進:多元創意的軟體設計與應用與處理大數據的能力,具備軟體技術上之優勢。
◆強於資訊管理:著重於訓練程式設計、尖端資訊技術與多元創意的各領域應用能力。

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。

生涯發展容易誤解之處

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。

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。

學習方法容易誤解之處

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。

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。

補充提醒與說明

「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。
歡迎對AI領域有興趣的同學們申請入學。
有關本系詳細資訊請參見網址 https://www.cgu.edu.tw/ai

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。

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核心課程地圖
  • 大一必修
    • 程式設計
    • 智慧計算導論
    • 離散數學
    • AI程式語言
    • 資訊安全
    • 微積分
    • 普通物理學
    • 有機化學
    • 普通生物學
  • 大二必修
    • 線性代數
    • 資料結構
    • 機器學習
    • 演算法
    • 機率與統計
    • 資料探勘
  • 大三必修
    • 專題研究(1)(2)
    • 電腦視覺
    • 深度學習
    • 資料分析
    • 自然語言處理
    • 作業系統與雲端計算
    • 專題演講
  • 大四必修
    • 專題研究(3)
  • 大一必修
    • 離散數學
    • 人工智慧概論
    • 微積分
    • 程式設計(一)
    • 大一AI專題實驗
    • 線性代數
    • 網路概論
    • 機率論
    • 程式設計(二)
    • 人工智慧應用實驗(一)
  • 大二必修
    • 影像處理
    • 機器學習(一)
    • 統計學
    • 資料庫
    • 資料結構
    • 人工智慧應用實驗(二)
    • 機器學習(二)
    • 數據分析
    • 演算法
    • 人工智慧應用實驗(三)
  • 大三必修
    • 深度學習
    • 畢業專題實驗(一)
    • 人工智慧實務
    • 自然語言處理
    • 畢業專題實驗(二)
專業選修課程
  • 人工智慧
    • 虛擬與擴充實境、智慧網宇系統、機器學習專題、多代理人系統、深度學習專題、語音處理
  • 電腦科學
    • 行動應用程式開發、Web應用程式開發、計算機網路、平行程式設計、量子機器學習
  • 智慧醫療
    • 大腦與認知科學、人體疾病概論、體學概論、生物資訊分析、臨床資訊工程、健康資料管理與分析、醫學影像處理、基因組數據科學
  • 數學與科學
    • 量子計算導論、資料科學
  • 綜整與實務
    • 實習(1)、(2)、海外研讀
  • 電腦視覺應用
    • 影像處理的相關技術是人工智慧發展最成功的應用領域之一,包括電腦視覺與物件辨識的主要技術物件分類、物件定位與物件偵測等。除必修科目影像處理之外,也規劃選修領域開設電腦視覺、視覺感測技術與應用等兩門課程。
  • 深度學習應用
    • 此選修領域規劃深度學習之後的進階議題,包括增強式學習(reinforcement learning)、遷移式(transfer learning)學習、生成對抗網路(generative adversarial network, GAN)等。
  • 機器人與智慧製造
    • 機器人產業與製造產業預期將是人工智慧最大應用領域,包括無人機、自駕車、工廠自動化、人工智慧產品檢測等。
  • 數據分析應用
    • 數據分析應用選修領域,規劃教授資料視覺化技術,將數據工程應用在製造數據分析、政府或民間開放資料分析、輿情分析等,以及探討金融科技(FinTech)與區塊鏈(blockchain)等議題。
  • 專業實習學程
    • 專業實習學程規劃開設在大四年級(9+9學分),學生可以在所有必修學分完成修習之後,選擇到各領域的產業界進行實務實習。實習合作廠商將提供人工智慧相關的專案開發、系統整合、研發技術等實務實習,培養學生的就業能力。
特色課程
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人工智慧學系
適合從事工作
  • 軟體設計工程師

    從事設計、撰寫、測試各種軟體程式,並協助測試、修改、維護與保管程式之工作。


  • 其他資訊專業人員

    從事各方面的資訊專業工作。


  • 產品研發工程師

    依據市場產品需求,進行產品的初始設計,並負責新產品製程的導入,並進行製程的檢測,以使新產品能夠穩定生產且符合相關標準之工作。


  • 演算法開發工程師

    從事演算法的研究、分析、構建並設計或修改相關軟體等工作。


  • 網路軟體程式設計師

    從事網際網路系統軟硬體與程式語言的設計撰寫、測試及安裝。


  • 人工智慧工程師

    具備人工智慧專業知識,可以從事AI相關產品研發、使用AI技術協助解決企業問題、或從事AI專業知識教育等。


  • 軟體設計工程師

    從事設計、撰寫、測試各種AI相關軟體程式,並協助測試、修改、維護與保管程式之工作。


  • 資訊管理部門主管

    負責訂定AI相關資訊軟硬體系統之開發或維護計畫,及建立資訊系統開發維護作業流程、規章表單及運作機制等管理工作。


  • 應用科學研究員

    從事應用AI技術,解決科學領域問題的研究工作。


  • 醫療設備控制人員

    使用AI專業技術,協助醫療機構開發相關技術與設備,準備與操作醫療設備,記錄與調整設備及基礎保養,有些也要評估設備採購,或者兼負管理工作。


系友生涯
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淡江大學
人工智慧學系

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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
5%
專注力:投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
5% Complete
5%

性格特質

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% Complete
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% Complete
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% Complete
25%
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
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% Complete
15%


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