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長庚大學 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 |
「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。 |
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 |
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 |
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 |
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。 |
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 |
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 |
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。 |
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 |
「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。 |
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：(03)211-8800 分機2510 信箱：ai-dept@mail.cgu.edu.tw |
電話：(04)24517290-2991 信箱：aita@fcu.edu.tw |
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長庚大學 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 |
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 
機器人學習隨著機器人和電腦物理系統融入我們的社會，這些機器人代理不僅需要學習執行不同的任務，透過機器人本身的感測元件，與環境交互作用中自主學習，學習包含機器人運動、與其他物件的接觸與互動、語言互動等能力。本課程將介紹機器人學習的基本技術，並特別關注設計具有與人類互動能力的具體形象代理。 圖解:機器人學習 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 |
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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長庚大學 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
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長庚大學 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%
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%
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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 |
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%
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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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