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銘傳大學
人工智慧應用學系(桃園校區)
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

桃園校區

桃園市龜山區大同里德明路 5 號

校本部

251新北市淡水區英專路151號

學系特色

銘傳大學於112學年設立「人工智慧應用學系所」,致力於培育資訊科技精英及具前瞻視野的AI應用專才。系上師資均為國內外頂尖大學博士,課程規劃配合資訊科技及AI產業需求,涵蓋人工智慧、機器學習、深度學習、生成式AI、大語言模型、智慧聯網、大數據分析、電腦視覺,以及AR/VR/XR與沉浸式AI互動等專業領域。

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

本學系特色如下:

1. 本系培養「人工智慧(AI)」、「大語言模型」、「生成式AI」、「智慧聯網」、「機器學習/深度學習」、「資料科學」、「電腦視覺」、「VR/AR/XR」、「沉浸式AI」等領域人才。
2. 搭配「五年一貫」課程規劃,以五年的時間取得學士與碩士學位.

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

本系為資訊科學領域中,專精於人工智慧應用之技術之學系。
本系畢業生每年有1/3以上同學考取國立大學研究所。
每班有過半數學生就讀研究所.碩士班畢業平均起薪50-60K以上。

本系學習準備建議可參考以下「教授開講」:
https://youtu.be/OhI8sRbVfrU

學系網址:
https://sites.google.com/eta.mcu.edu.tw/aai

對於本系人工智慧相關應用,可參考Youtube頻道:
https://www.youtube.com/mcuai

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

人工智慧應用學系和資工系,資管系類似,均隸屬資訊學群。
本系2/3以上課程為實務型課程。除了四學期12學分Python/C/C++/C#程式設計必修,尚搭配12學分實習課與「JAVA程式設計」、「網路通訊程式設計」、「行動裝置程式設計」等專業選修。人工智慧應用學系的專業應用與就業範疇,從AI概念、資料科學、神經網路到高階深度學習等專業AI模型知識均超過傳統資工系與資管系學習範疇。

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

人工智慧技術應用與互動科技,並非只有往程式開發與軟體開發的方向發展。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,能將人工智慧與互動技術活用於智慧家庭、智慧醫療、資料科學、AI專案開發與管理等領域作適性發展。

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

高中生最易誤解「人工智慧應用學系」是傳統「資訊工程」與「資訊管理」學系。然而AI相關應用於近年以發展出一套獨立且龐大之知識體系,單純「資訊工程」與「資訊管理」學系並無法諸如涵蓋數據應用到機器學習、深度學習等進階技術。

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

本系除了強化學生AI理論基礎與數理邏輯外,更強化同學實作與程式設計能力。
1.
本系於大一~大二共開設程式設計(一)~(四)必修實作課程,培養同學Python/C/C++/C#等業界主流之程式語言開發能力。
2.
本系規劃大一~大三專業領域程式設計選修,包含JAVA程式設計、WEB程式設計、網路通訊程式設計、WEB程式設計、手機互動程式、遊戲程式設計等。

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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人工智慧應用學系(桃園校區)
淡江大學
人工智慧學系
核心課程地圖
  • 大一必修
    • 微積分
    • 數位系統導論
    • 計算機概論
    • 大數據應用
    • 離散數學
    • Python程式設計
    • C程式設計
  • 大二必修
    • 資料庫管理系統
    • 資料結構與演算法
    • 線性代數
    • 電腦網路導論
    • 多媒體通訊概論
    • 電腦圖學
    • 3D設計與實務
    • C++程式設計
    • C#程式設計
    • Unity程式設計
    • 3D程式設計
    • 機器學習
  • 大三必修
    • 機率與統計
    • AI應用專題(一)
    • 深度學習
    • 深度學習應用實務
  • 大四必修
    • 資訊講座
    • AI應用專題(二)
  • 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
  • 互動媒體科技課群
    • 遊戲程式設計、數位訊號處理、數位影像處理、互動技術概論、3D動畫設計、虛擬實境技術、人機介面技術、遊戲引擎導論
  • AI與資料科學應用課群
    • 智慧聯網實務應用、網路安全、區域網路、資料視覺化、資料探勘、網路通訊程式設計、網路設計、網路管理、物聯網導論、無線網路技術
  • 網路與程式設計專業選修
    • 視窗程式設計、人機介面設計、機器學習導論、Java程式設計、進階Java程式設計、人工智慧導論、Web程式設計實務
  • 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
銘傳大學
人工智慧應用學系(桃園校區)
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人工智慧學系
適合從事工作
  • 數據工程師

    「AI應用開發工程師」
    「資料科學分析師」
    「AI專案開發管理」
    「AI專案整合」
    「企業資料分析師」
    「遊戲設計工程師」


  • 軟體設計工程師

    「UI/UX APP開發工程師」
    「機器學習應用開發工程師」
    「網路通訊工程師」
    「2D/3D前端設計」
    「Unity遊戲開發工程師」
    「2D/3D遊戲開發工程師」


  • Internet程式設計師

    從事網際網路系統程式設計、架站,網路安全維護等工作。


  • 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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人工智慧學系

多元能力

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。
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。
15% Complete
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% Complete
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% Complete
15%
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%
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。
10% Complete
10%
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。
10% Complete
10%
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% Complete
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。
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

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。
35% Complete
35%
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。
35% Complete
35%
樂群敬業:總是表現活潑、傳遞熱情,主動參與活動,熱衷於與夥伴一同完成任務。
30% Complete
30%
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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