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長庚大學 人工智慧學系 |
元智大學 資訊工程學系 |
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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
工程學群
資訊工程學類 |
| 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。 |
培育兼具資訊科技基礎知識與軟硬體研發創新能力之尖端人才，能應用所學協助各領域企業之資訊應用系統開發與維護，並將專業實習納入學生學習與本系發展重點之一，持續提供校外實習機會以縮短產學落差。本系專業課程共規劃五大學習領域，包括「軟體系統」、「計算機系統」、「網路系統」、「多媒體系統」、及「人工智慧系統」，協助學生規劃未來職涯發展。另外本系重視 下載詳細資料 |
| 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。 |
本系之學科包括電腦科學與工程，具體之領域包括新興議題：人工智慧、資料科學、智慧聯網、雲端運算、區塊鏈技術、元宇宙等，以及傳統議題：作業系統、計算機結構、計算機網路、電子設計自動化、網路安全、資料庫、生物資訊、電腦圖學、影像處理、人機互動、科學計算、軟體工程、分散式系統、程式語言、演算法、計算理論等。 |
| 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 |
暫無圖片 培養程式設計能力為本系必備項目。持續思考解決問題之方法並開發應用程式為本系主要的學習目標。除了自主研究有益於解決問題的資訊專案或小型工具，或是使用線上解題工具來進行演算法設計與資料結構活用的解題練習。可選用的工具包含但不限於UVa online judge, LeetCode等線上解題平台。 圖解:無 版權:無 暫無圖片 針對各類資訊、數學等課程，勤於閱讀原文書、搜尋相應的線上資源，以作為課前預習、課後複習和補足課堂未講授細節之方法。 圖解:無 版權:無 暫無圖片 針對進階、研究議題，透過參與資訊專題、論文研討活動、閱讀學術論文等方式來深入了解。 圖解:無 版權:無 暫無圖片 除了理論學習之外，動手做是身為資訊人的基本素養。透過開發、試驗並嘗試解釋實驗結果，以瞭解資訊系統的各種現象是必要的。 圖解:無 版權:無 |
| 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。 |
資訊人首重設計、開發與自學能力，資訊科技日新月異，優異的外語閱讀與資訊檢索能力是必要的。無論是面對數學、資訊科技、程式開發等課程，持續培養動手做、上網自學、追根究柢的習慣，並養成耐心、嚴謹對待細節的特質，就能具備就讀資訊工程學系的良好條件。 |
| 與相關科系之異同 |
人工智慧學系 |
資訊科學系大多屬於理學院，在專業領域上著重於資訊技術相關之理論基礎，課程偏重資訊技術與軟硬體開發。資訊管理學系較偏重應用層面，主要專注於現有技術運用及從實務面角度來解決企業管理問題。資訊傳播學系為資訊、傳媒與設計領域的整合，除資訊應用外，在教學上也強調美學素養培養與設計能力。
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| 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。 |
1. 容易誤以為將來只能成為電腦維修或是網頁設計工程師，殊不知資訊工作非常多元，在開發、設計和研究領域皆備受各領域需要。 |
| 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。 |
1. 高中生容易誤解本系學習內容只有軟體程式開發與設計，不知道還需要學習資訊原理、眾多數學以及硬體等進階課程。 |
| 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。 |
1.不妨接觸大學為高中生所舉辦的相關營隊，進一步了解資工系學習內容與未來出路。 |
| 學系聯絡方式 |
電話：(03)211-8800 分機2510 信箱：ai-dept@mail.cgu.edu.tw |
電話：+886-3-4638800 ext.2351 信箱：csdept@saturn.yzu.edu.tw |
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長庚大學 人工智慧學系 |
元智大學 資訊工程學系 |
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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 |
暫無圖片 程式設計（一）和（二）程式設計（一）非常扎實且大量地訓練學生寫程式，認真地修過本課程的學生實質上已具有擔任程式設計師的能力。程式設計（二）更注重物件導向之觀念，認真地修過的學生實質上已經能在程式設計之工作上獨當一面了。 圖解:無 版權:無 暫無圖片 專業實習（一）、（二）、（三）、（四）為本系課程的特色之一，深受學生及企業肯定。大學部學生可以選修全年兩學期的校外實習課程，以利學生提早熟悉職場。 圖解:無 版權:無 暫無圖片 專題製作（一）與（二）本課程讓學生選擇指導教授，並在教授的指導下深入學生感興趣的研究領域。參與者必須進行一個完整的研究議題，並提出國科會大專學生研究計畫、進行研究論文投稿或參加全國性比賽並繳交作品。 圖解:無 版權:無 暫無圖片 熱門的應用主題課程在人工智慧與機器學習方面，開設了「人工智慧概論」、「大數據科學導論」、「資料探勘」、「智慧物聯網」、「資料科學」、「機器學習」、「深度學習」等相關課程。 圖解:無 版權:無 暫無圖片 當今熱門應用主題課程元宇宙與延展實境等多媒體新興科技方面，開設了「人機互動設計概論」、「人機互動設計」、「計算機圖學概論」、「計算機圖學」、「互動視訊遊戲設計」、「數位學習」等。 |
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長庚大學 人工智慧學系 |
元智大學 資訊工程學系 |
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| 適合從事工作 |
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| 系友生涯 |
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本系尚無畢業生本系尚無畢業生 本系尚無畢業生 |
圖解:馬博士照片 版權:經馬博士同意使用
馬偉雲本系學士，1997 交大資工碩士，1999 哥倫比亞大學電腦科學系碩士，2008 哥倫比亞大學電腦科學系博士，2014 2014至今 中研院資科所助研究員 2013 美國微軟研究院研究實習 2006-2014 哥大NLP團隊研究助理 參與美國重大計畫，如GALE與STAGES等 PIXNET'17聊天機器人大賽應用類冠軍（最佳產品獎） IALP'17最佳論文獎 WWW'17 Best Demo: Special Mention獎 2017年IJCNLP的一國際競賽第3名 2017無償授權農糧署NLP技術 2016年IALP的一國際競賽，帶隊獲部分項目冠軍 2003年ACL SIGHAN在日的繁中斷詞比賽獲第1名，作品衍生52項授權 1996工研院品質獎及技轉 暫無圖片 圖解:無圖 版權:無圖
林宏澤本系學士，1994 現職：資策會 智慧系統研究所 新創與服務模式 總監 歷任資策會 產業推動與服務處 副處長、工研院 資訊與通訊研究所 經理、春水堂科技娛樂公司 協理、訊連科技 總經理特別助理、台灣工業銀行 投資部 襄理 專長含數位內容、電子商務、資訊軟體、新創輔導、投資輔導等 經濟部數位內容產業推動辦公室 副主任／執行秘書 經濟部工業局 數位內容、創新基地、資訊應用計畫主持人 行政院科技顧問組 資通訊產業小組 副研究員 資育公司 (南港軟體園區軟/高雄軟體園區) 創業輔導顧問 教育部 U-Start 創業競賽（文創組）評審委員 暫無圖片 圖解:無圖 版權:無圖
羅習五本系學士，2000 中正大學碩士，2002 台大資工博士，2006 現任中正資工教授，曾任中正資工助理教授 開發Android 3.5~6秒快速開機技術（美國等多國專利，商品化技術） 台綜大青年學者創新研究傑出獎 教學卓越評鑑委員 兩度獲績優計畫 學界科專計畫產業貢獻獎 優良教學獎 前瞻晶片系統設計人才培育先導型計畫補助 優等教材 電信加值軟體大賽入圍 全國大專院校嵌入式軟體設計競賽優等 第八屆全國大學校院學生創意實作競賽佳作 微軟2003 Research Fellowship 第23屆優秀榮民子女 中正資工碩士入學獎學金 元智大學二等獎章 
圖解:陳柏宇照片 版權:經陳柏宇本人同意使用
陳柏宇元智資工系學士，2015 交大資工系碩士，2017 現職Delivery Hero(德國柏林)之Software Engineer，歷任Appier之Software Engineer、交大計中Linux組組長、中研院智慧型代理人系統實驗室實習生、Taiwan Mobile Innovation之Software Engineer 獲8項全國性大賽之1st至3rd place，因字數限制，僅羅列數項： Hack Generation | The hackathon for student 2013, 1st Place Yahoo Hack Taiwan 2013, 2nd Place Hacks in Taiwan Conference Wargame Contest 2013, 2nd Place 暫無圖片 圖解:無圖 版權:無圖
呂翊瑄於2013年自元智資工系畢業，曾擔任元智資工系系學會副會長、KKBOX實習生、並取得台大資訊網路與多媒體研究所碩士學位後，擔任軟體工程師 就讀本系期間，曾取得以下殊榮： （一）獲國際性大賽NTCIR-9 CrossLingual Link Discovery Task (Team)英韓組人工評分項目第一名（此為團體競賽） （二）獲2012騰雲駕霧應用程式創意大賽台灣區初賽佳作 |
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長庚大學 人工智慧學系 |
元智大學 資訊工程學系 |
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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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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。
40%
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。
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。
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%
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%
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%
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%
專注力：投入心力在特定訊息及排除外部干擾。
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%
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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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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%
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。
15%
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%
樂群敬業：總是表現活潑、傳遞熱情，主動參與活動，樂衷於與夥伴一同完成任務。
15%
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。
5%
開朗活潑：總是正向樂觀的看待事物的發展，即使事件發展不如預期，也能保持接納、能看見正向價值，常常表現自在、不膽怯。
5%
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。
5%
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