校本部

嘉義縣大林鎮南華路一段55號

桃園校區

桃園市龜山區大同里德明路 5 號

1.AI應用學習：以人工智慧應用為核心，學習生成式AI、機器學習、智慧網站開發及數位科技應用，培養運用AI工具解決實際問題的能力。2.三大職涯方向：大一不分組，後續可依興趣與職涯方向，選擇智慧商務、智慧系統開發及智慧資料分析，彈性規劃學習。3.實作與專業能力：課程通過IEET工程教育認證，結合AI專題、競賽、證照、實習及產學合作，累積實務經驗。4.就業：朝AI科技、網站與軟體開發、無人機應用等。

資訊管理學系是訓練以資訊科技技術解決企業組織管理問題的人才，舉凡大中小型企業需要資訊化或網路化，都需要資訊管理的人才；銘傳大學資管系的特色為創新且符合產業需求的課程設計、培養軟體創新與管理人才、透過完善的實習制度，達成畢業即就業的目標。
電子商務管理組特別著重電子商務的開發、管理、經營及創新創業能力，在電子商務普遍化的時代，具備此能力的人，特別具有就業競爭優勢。

本系以「人工智慧技術×實務應用×跨域整合」為培育主軸，從基礎程式設計開始，帶領學生運用生成式AI、資料分析、影像辨識與智慧無人機等技術，逐步完成可展示、可落地的AI專題。
AI與Python程式設計：建立程式邏輯與人工智慧應用開發基礎。
機器學習與深度學習、資料分析與視覺化：有模型的訓練、統計分析到圖表呈現，培養用資料說故事的能力。

資訊管理系電子商務管理組除一般資訊管理技術的訓練外，特別著重電子商務的開發、管理、經營及創新創業能力，尤其在電子商務普遍化的時代，具備電子商務的開發、管理、經營及創新創業能力的人，特別具有就業競爭優勢。

建立「AI 應用解決生活問題」
具體做法：記錄自己如何運用 AI 工具（如 ChatGPT、Claude、Python AI 套件、無程式碼工具）來解決身邊的實際問題。
累積產出：定期更新部落格、GitHub 或 Notion，記錄「發現問題 ➔ 測試 Prompt/模型 ➔ 遭遇瓶頸與調校 ➔ 最終效益評估」的完整歷程。
展現特質：體現資管/AI應用學系最看重的「AI落地與實務應用能力」。

跨領域自主學習與認證累積
具體做法：在線上平台（Coursera, edX, Google, Microsoft, Udemy）進行持續性學習。

建議高中生可以透過實體或網路閱讀科技新知相關文章，由於科技的發展是為了解決問題或是創造新價值，因此新科技的發展必定是有一定的問題分析或價值判斷，之後再透過設計及製造而生產，因此持續閱讀科技新知相可以培養學習精神及習慣，且能夠訓練問題分析或價值判斷的能力。

核心差異：人工智慧應用學系則聚焦於 AI 模型落地與解決特定領域問題；資工系偏向軟硬體基礎與系統底層。
資工系：
學習重點：作業系統、電腦架構、編譯器、演算法與網路協定。
培育目標：能開發作業系統、優化底層效能與設計軟硬體架構的工程師。
人工智慧應用學系：
學習重點：機器學習、深度學習實務與大語言模型 (LLM) 應用。
培育目標：靈活調用 AI 技術並跨領域落地。

和資訊管理相關的科系有資訊工程、資訊科學、資訊傳播等科系；這些科系相同之處是都很重視程式語言的學習，資訊工程和資訊科學系相近，主要都在撰寫系統程式 (例如印表機的啟動程式、程式語言的編譯程式等)；資訊傳播則著重在電腦通訊；資訊管理則是強調以資訊技術 (程式) 解決企業組織管理上的問題，即資訊管理和企業組織管理緊密結合。

1.誤以為只能當工程師埋頭寫程式：亦可擔任 AI 產品經理 (PM)、提示詞工程師、商業智慧顧問等跨領域角色。
2.難道我會被 AI 取代：本系培育「善用 AI 解決問題的人」，反而能引領企業數位轉型，提升不可替代性。

有些同學以為資管系出路只有寫程式、低階工程師，其實，資管系出路很廣，有的因開發公司系統後，對公司運作嫻熟，最後當到總經理的比比皆是；因為資管系和企業運作最接近，許多問題必須靠資訊技術解決，所以，資管系人才常會成為企業高階主管。

1.你以為要學艱深數學：重點在 AI 模型調用與邏輯實務，非推導複雜公式。
2.難道會下指令就是會 AI：仍需具備程式設計、資料庫與系統架構能力。
3.還是說技術高於一切：強調專案合作與跨領域應用，懂得結合商業思維解決實際問題。

有部分同學在學習程式語言或資料處理等相關課程，習慣用看的，常會造成眼高手低；學習這些科目，最好的方式就是動手做，透過不間斷的偵錯動作，自行不斷嘗試尋求答案，將使學習這些科目，倒吃甘蔗，愈來愈順手。

設有專題室、實驗室、學生可以在這些單位爭取實習或參與專案：
1.健康資料資訊系統(本系設置此中心以 開發並維護學生健康資訊系統，並協助產學計畫。教師與系上聘工程師為主體，也接受學生實習。)
2.顧客資訊諮詢服務中心(本中心過去承接教育部委辦的高中以下學校健康檢查資料收集與分析計畫，為健康資訊系統中的「資料收集／分析」端提供實務機會。)學生可在此學習如何運用 Python、巨量資料探勘與 AI 生成技術，進行資料清洗、趨勢預測與視覺化商業智慧分析。
3.軟體工坊 / 資訊服務實驗室(提供學生練習、專題開發、系統建構或協助系統案子的場域。)
專為學生打造的自主開發與專案育成場域，支援專案實作與畢業專題研發。

因為大學每門課作業大小都有限，所以，本系透過嚴謹的畢業專題，整合大學所學的技術，再透過參加全國大學軟體競賽、電商平台競賽，以強化資訊技術、及電商管理能力，以增強就業能力。