校本部

338103 桃園市蘆竹區開南路1號

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嘉義縣大林鎮南華路一段55號

開南大學資訊管理學系成立之宗旨在致力加強培訓具備理論與實務能力的專業資管人才，並灌輸學生人文關懷的正向人格特質。因此，本系課程規劃以管理與資訊技能為核心，培養學生持續學習資訊管理之理論與技術，並期許本系畢業生未來成為理論與實務兼備之資訊管理人才。

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。

資訊管理協助當代企業藉由資訊技術的運用，整合企業內部流程，在商務、研發、管理等經營面向，強化或保持企業競爭力。

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。

可以利用暑假閒暇時間稍微了解資訊相關議題，例如時下流行的人工智慧、無人車、元宇宙等，同時對於知名的資訊公司及其相關產品也盡量去孰悉或了解。

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。

資管系與資工系的差別簡單講就是資管系所學的專業是為了有效率地驅動企業經營，資工系所學的專業則是為了有效地驅動電腦，雖然兩系可能強調系統中軟體和硬體的整合，但是資管系更加重視系統整合可以為企業帶來哪些具體地經濟效益。

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。

資管系同學一般畢業後，多數從事與資訊直接相關之工作，例如伺服器管理工程師、程式設計工程師、網頁設計工程師等。另外，若性格活潑外向的同學，多從事於企業電子化相關工作，如網路行銷工程師、ERP工程師等，抑或是行政管理等相關工作。

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。

一般人容易對資管系的學習內容認為需要艱深的數學能力的刻板印象，甚至認為女生不適合念資訊相關學系，此為錯誤觀念。本系的研究領域涵蓋企業管理流程、網路行銷、會計資訊系統等偏重於企業經營的專業學科，同時也著重如伺服器管理、網路規劃、程式設計等技術導向課程。同學可依個人志趣及未來職涯發展進行多元選課。

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。

本系結合創意與實作，提供涵蓋前沿科技的課程，如智慧聊天機器人、生成式AI、網站開發等。學生將學習熱門程式語言如Python、Java、C#，並有機會考取Cisco和Red Hat Linux證照，精通大數據分析及深度學習技術。此外，課程還包括影像辨識及Unity遊戲設計，讓學生創作個人專案。畢業生可從事網路工程師、軟體工程師等職業，或自行創業，進入科技、金融、服務等領域，開拓無限未來。

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。