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資料更新時間：2024/10/30 下午 03:52:29
學系特色
智慧創意工程學士學位學程設立於 110 學年度, 為呼應政府前瞻計畫推動｢人工智慧｣產業應用之重點,並因應中部為我國智慧機械與光電製造重鎮之發展,整合院內系所專長,規劃｢智慧材料｣、｢智慧製造｣與｢智慧城鄉｣三大專業領域之學習課程，培養新世代具備整合人工智慧與工程技術之智慧創意人才。
學科意涵
整合院內系所專長,規劃｢智慧材料｣、｢智慧製造｣與｢智慧城鄉｣三大專業領域之學習課程，培養新世代具備整合人工智慧與工程技術之智慧創意人才。
學習方法
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課堂教授:
主要由教授講解人工智慧相關理論與基礎，並透過資訊相關技術與程式能力，帶領學生理解演算法之應用。此外，本學程著重於問題導向教育(Problem-Base Learning, PBL)，透過教師、助教、學生三者間的即時溝通，產生即時且互動的有效學習。
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創意思考與設計:
引導學生從需求研究、問題解析與定義、可行性評估與專案管理，逐步學習創新概念、方法與流程，進而發展出合理且具實質效應之執行方案。
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專題製作:
由教授指導，透過分組或是個人方式、實際數據與業界專家之經驗，進行實務上之演練，藉以了解人工智慧之應用。
高中階段可以準備的學習方法或方向
在閱讀人工智慧基礎學科與知識時，除了基礎的原理外，更需要探究其應用面，瞭解人工智慧是如何應用在各種不同的產業。此外，建議對於學習人工智慧有興趣的同學，可在高中時期累積基礎程式撰寫的能力，從中培養相關的實務能力。
與相關科系之異同
本學程與其他相關學系最大的不同點在於:
1. 本學程之開設以培養創意智慧工程人才為主,課程之設計與方向朝人工智慧､實作課程、創意激盪、程式設計、跨領域課程。
2. 本學程之專業工程領域課程,包括智慧製造、智慧城鄉、智慧材料三類,學生可依其欲解決之問題屬性，可擇一或二領域自由組合,以利專業技能之培養。
生涯發展容易誤解之處
本學程所培育之學生，將具備程式與人工智慧相關理論基礎，學生學習重點在於跨領域整合能力與解決問題、設計人工智慧系統架構，以及自我學習與溝通能力之系統整合之智慧創意工程人才，而非單純之程式撰寫人員或是系統管理者。
學習方法容易誤解之處
本學程之學習重點在於，人工智慧與機器學習相關模型理論、分析、設計、驗證能力的培養，進而應用於實務系統設計，最後透過模型解決科學與工程問題，而非套用相關軟體套件。
補充提醒與說明
本學程設於工學院底下，培養具有創意能力的學生,應用人工智慧於工程技術上,且能掌握資訊科技之技術。此外，本院亦與多所國際知名學府(美國辛辛那提大學､澳洲迪肯大學…等)簽署碩博士雙聯學位學制,搭配優惠獎助學金與國外大學實地學習體驗,期培育學生成為未來服務產業機構內具備高度國際視野之智慧創意人才｡
核心課程地圖
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大一必修
- 人工智慧概論(3學分)
- 計算機概論(3學分)
- 人工智慧應用實務(3學分)
- 電腦圖學導論(3學分)
- 工程創意與設計思考(3學分)
- 微積分(一)(3學分)
- 微積分(二)(3學分)
- 普通物理學(3學分)
- 普通物理學實驗(1學分)
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大二必修
- 物聯網與大數據概論(3學分)
- 基礎科技英文(3學分)
- 工程數學(一)(3學分)
- 工程數學(二)(3學分)
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大三必修
- 人工智慧產品創意設計(一)(3學分)
- 人工智慧產品創意設計(二)(3學分)
- 實習實作(3學分)
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大四必修
- 畢業專題(4學分)
專業選修課程
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智慧製造
- 分智慧製造､智慧城鄉､智慧材料等三領域專業課程，至少需修滿12學分： 課程如:電腦輔助機械製圖､系統動力學､機動學､智慧製造技術概論､機器人運動學､機電系統整合､數位影像處理導論...等。
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智慧城鄉
- 分智慧製造､智慧城鄉､智慧材料等三領域專業課程，至少需修滿12學分： 課程如:土壤學､水文學､固體廢棄物､環境影響評估､污水分析､有害廢棄物處理､結構學､空氣污染控制工程､GNSS全球導航衛星系統概論...等。
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智慧材料
- 分智慧製造､智慧城鄉､智慧材料等三領域專業課程，至少需修滿12學分： 課程如:化工概論與工業安全衛生､電子材料導論､物理冶金､材料設計與選用､儀器分析､高分子導論､光電材料､電子材料､電化學能源材料､高分子材料､水處理薄膜技術...等。
特色課程
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人工智慧導論
本課程旨在介紹人工智慧與機器學習原理、發展與應用。引導學生理解、認識、分析與評估人工智慧的相關發展應用。課堂中將透過分組討論與報告，加深與培養學生對於人工智慧之素養。
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物聯網與大數據導論
本課程旨在介紹，物聯網大數據的技術架構與大數據分析間整合關係。課堂中講述物聯網中的感測器所蒐集資訊，利用無線通訊網路技術尋找最佳路徑傳遞至大數據的資料分析平台，進而找出淺在商業價值與可行之創新應用模式。
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人工智慧產品創意設計
引導學生從需求研究、問題解析與定義、可行性評估與專案管理，逐步學習創新概念、方法與流程，進而發展出合理且具實質效應之人工智慧應用產品。
適合從事工作
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數據分析師
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從事大量數據的搜集、整理、分析，並依據數據資料進行評估和預測的人員。運用資訊技術輔助分析，協助企業發展、解決問題、決策分析或策略規劃。
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數據工程師
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使用程式語言建構資料串流、處理非結構式資料儲存、串接、提取、介接其他大數據平台，並使用特定統計方式整理、呈現資料分布與屬性，甚至是大數據模型的建置 ，應用數據協助企業組織規劃、導入、管理、執行與追蹤經營方案。
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人工智慧工程師
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運用人工智慧等資訊技術輔助分析、優化、研發、製造等，協助企業解決問題，提出合理的決策方案或策略規劃。
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系友生涯發展
本系尚無畢業生
本系尚無畢業生
本系尚無畢業生
多元能力
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。
性格特質
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。
圖表來源為該校系之重視百分比，加總為100%；百分比越高，代表越重視。
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