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資料更新時間：2024/9/26 下午 03:17:38
學系特色
地處台北，交通便利，校園依山傍水，擁有優質具濃厚人文底蘊與國際化學習環境，包含學、碩、博及在職專班的完整學制， 並與傳播學院合辦數位內容學程，培養跨域人才。本系提供系統化核心課程,包括人工智慧,資料科學,人機介面,資訊安全,通訊,多媒體等; 另配合政大特色，鼓勵跨域學習。本系與日本金澤大學、美國喬治城大學等簽訂雙聯學位，是成為具國際移動能力的跨域T型人才的不二選擇。
學科意涵
資訊科學著重資訊理論的探討，較專注在資訊的假設、邏輯演繹與分析。本系隸屬於資訊學院教授課程包含基本的資訊軟體程式操作與應用，與程式語言的規劃與撰寫等，然所關注的不只軟體的應用，更希望培養學生具備探討計算本質與計算思維的能力。
學習方法
數學與運算思維--培養學生思考與邏輯推理能力。
圖解:課堂講授
版權:政治大學資科系版權所有
軟體--培育學生定義、開發與自我學習新進資訊科技發展能力。
圖解:小組討論、線上互動
版權:政治大學資科系版權所有
實作與實驗
圖解:實作與實驗
版權:政治大學資科系版權所有
專題製作與展示
圖解:2021資訊專題工作坊
版權:政治大學資科系版權所有
產業參訪
圖解:產業參訪
版權:政治大學資科系版權所有
高中階段可以準備的學習方法或方向
資訊科學需訓練計算思維、獨立自主學習與溝通領導力，且與國際接軌更是資科人需要具備的能力，因此本系著重數理資訊及英文表現，同學可透過加深加廣科目多修習相關知能，增加實作之機會並多多參與相關競賽，可訓練組織及協調能力；亦可透過線上課程充實自身。
與相關科系之異同
資訊科學系和資訊工程系的差別: 本系必選修課程內容和國內大部份資訊工程系雷同。所聘任師資大部份具備國內外頂尖大學之資訊工程或資訊科學博士。
資訊科學系和電機工程系的差別: 電機系同學在程式設計相關課程時數相較資訊科學系而言較少。
資訊科學系和資訊管理系的差別: 資管系修課內容約有一半為商學院相關課程，相對資科系而言資訊管理系課程較偏重應用。
生涯發展容易誤解之處
資工系畢業要一輩子寫程式? 通常累積一定程度工作經驗後，會有機會升任軟體專案主管或系統分析師，此後直接接觸程式的機會相對較少。若對技術有持續的熱情，現在大部份軟體公司亦有軟體架構師、資深工程師等職位可做為目標發展。
學習方法容易誤解之處
電腦科學家Edsger Dijkstra曾經指出：「電腦科學並不只是關於電腦，就像天文學並不只是關於望遠鏡一樣。」
(1) 資科系不會教授特定套裝軟體或作業系統的操作方法
(2) 資科系不會教授如何組裝電腦
補充提醒與說明
機器人、自動駕駛、共享經濟、行動裝置與物聯網等已悄悄的改變了未來的生活與商業模式。由此可知未來世界的發展，將和資訊科技密不可分，資訊科學系將培養同學成為引導時代的關鍵要角，而要想引領風潮，就必須先有扎實的基礎，從主修學科中獲取所需的專業知識。本系成立已邁入30週年，包含學、碩、博、在職專班及相關學位學程，發展體系結構完整，已與校內外均建立緊密之跨域教研合作。
核心課程地圖
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大一必修
- 微積分甲
- 計算機程式設計(一)
- 線性代數
- 物件導向程式設計/實習
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大二必修
- 機率論
- 離散數學
- 資料結構
- 演算法
- 數位系統導論/實驗
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大三必修
- 作業系統
- 計算機結構與組織
- 資訊安全(群修)
- 電腦科學邏輯基礎(群修)
- 程式語言(群修)
- 分散式系統(群修)
- 人工智慧概論(群修)
- 軟體工程概論(群修)
- 計算機網路(群修)
- 資料庫系統(群修)
- 人機互動(群修)
- 資訊安全(群修)
- 資訊專題A
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大四必修
- 機器學習概論
- 電腦圖學(群修)
- 等候理論(群修)
- 資訊專題B
專業選修課程
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人工智慧
- 人工智慧概論、機器學習概論、自然語言處理、深度學習：理論與應用、文本分析與深度學習、電腦視覺、影像處理、視訊壓縮、深度強化學習與應用
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資訊安全
- 資訊安全、現代密碼學、隱私資訊安全與機器學習、資訊安全與密碼學、資訊系統與網路安全、人工智慧在資訊安全上之應用、密碼協定設計與分析
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網路與資訊系統
- 機器、電腦科學邏輯基礎、人機互動、軟體開發環境應用設計、高等程式設計、高等軟體設計、XML技術與應用、Java程式設計、進階Java平台程式設計、機器人系統程式設計與應用
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多媒體
- 網路與通訊概論、計算機網路、等候理論、分散式系統、電腦圖學、3D遊戲程式設計、電腦動畫、多媒體資訊系統
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數位內容學程: 內容與設計
- 數位敘事、文化脈絡與故事原型、設計思維、基礎動畫設計、進階動畫設計、資訊互動與設計基礎、遊戲企畫與設計、人機互動設計、流行音樂與數位創意運用、展示科技案例分析、互動裝置設計、互動聲音設計、新媒體創意轉化、產品企畫與專案管理、虛擬實境藝術、未來互動電影、文化創意加值
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數位內容學程: 科技與應用
- 多媒體系統、多媒體網路、資料庫應用、進階程式設計、JavaScript應用程式設計、Web程式設計、行動平台應用程式開發、人機介面、電腦動畫、觸控介面設計、數位出版
特色課程
人工智慧概論
人工智慧是一門介紹如何利用計算機處理“複雜”問題的學科。跟練功夫一樣，要想作深入的東西大都先要練就札實的基礎，在這一門課程中﹐我們將共同探討計算機如何表示知識、如何進行推理及學習新知的入門知識。課程實際主要內容包含理論的探討。
計算機程式設計
本課程是以 C 語言為主介紹程式設計的基礎知識，主旨在於培養學生對計算機程式的組成、結構、與設計之基本瞭解。
包括： 使用文字編輯器及程式編譯器編譯程式的能力 、使用整合基工具進行編譯及偵錯的能力 等。
圖解:計算機程式設計
版權:政治大學資科系蔡銘峰老師版權所有
資料結構
修課同學會學習到，在撰寫程式碼時，為了有效率的操作資料，資料該以何種方式儲存或表示（資料結構），並學習對應的資料操作方法以解決問題（演算法）。
物件導向程式設計
本課程以介紹物件導向程式設計的觀念，及C++這個物件導向的程式語言為主。以物件導向的方式設計及維護程式，已是軟體發展的主要趨勢，其重要性無庸置疑。而C++則是目前廣為接受的物件導向語言，對學過C語言的同學，C++是很自然的延伸。上課的方式是以觀念講述為主，依需要才會上機說明。
圖解:物件導向程式設計
版權:政治大學資科系李蔡彥老師版權所有
資料庫系統
本課程主要目的在於讓學生學習
(1) 資料庫設計 及
(2) 基料庫系統設計
之基本原理與應用。課程內容包括資料庫概念、資料庫模型、資料庫設計、資料庫查詢語言SQL、資料庫系統架構、索引結構、查詢最佳化、資料庫效能調校、交易處理、NoSQL。
圖解:資料庫系統
版權:政治大學資科系沈錳坤老師版權所有
適合從事工作
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MIS程式設計師
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規劃MIS系統運作之架構，決定系統引用之主要技術，確定系統之規格要求。設定系統發展條件、發展方式及分工協調原則，並撰寫系統設計使用說明規範、設計測試資料及驗收程式。
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系統分析師
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透過分析使用者需求，了解存在的問題以及需要執行的任務，負責定義使用介面、程式編碼、切割功能模組以及系統規劃與分析，然後根據公司或客戶的目標建立適合的資訊系統。
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網路安全分析師
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依據網際網路資訊系統之特性與需要，設計網路安全系統與防火牆、防範電腦病毒、偵錯、測試及安裝等工作。
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系友生涯發展
圖解:黃宏軒先生
版權:黃宏軒先生版權所有
黃宏軒
政大資科學士(1998);台大資工碩士;日本京都大學情報學研究科博士。雖然做研究只是會在某些領域專精，但是以前在大學學的東西像是演算法、OS等常識一直都用得上，大學時可能想說以後再來看，但是進入職場後根本沒有時間去複習。公司也不會給你時間! 所以大學時要好好用功!
日本立命館大學 副教授
圖解:林祐德先生
版權:林祐德先生版權所有
林祐德
政大資科系學士(2002); 美國 Standford大學 CS 碩士。在政大資科系就學時，有兩件事情讓他印象深刻，一個常常天昏暗地寫作業，當時也常常跑到老師辦公室請教老師各種問題，跟老師很多互動，讓他覺得相當懷念；另一個是跟老師做專題的時候，當時每個禮拜meeting，花很多時間討論和實作。
曾任職甲骨文(Oracle)與 Wyse (被Dell收購)。現任MaiCoin技術副總。
圖解:潘先國先生
版權:https://news.microsoft.com/zh-tw/
潘先國
政大資科系學士(1999);政大資管系碩士; 學生時期相對於社會上，擁有的自由時間較多，壓力較小，除把專業科目學好以外，可以多學習一些跨領域的知識與技能。盡量以原文書來學習，雖然翻譯書容易快速學習，但出社會後，大多都以英文為主，盡早了解一些專業術語，對未來很有幫助。
曾任IBM軟體工程師、IBM Project Manager、IBM電信事業群負責人、CA Technologies 台灣區區域經理。現任Microsoft台灣區公共業務事務群總經理。
圖解:李致緯先生
版權:李致緯先生版權所有
李致緯
政大資科系(2008) ; 選擇政大資科是因為它有多元的科系。真正一流的人才，不只有技術、需要有更多跨領域的知識以及合作。政大、我可以接觸到比較多的人群，特別是非理工背景的同學都很有可能是未來受到你所做出來的成果所影響的人，而且政大的商學院有一些優勢，若是可以善加整合利用、或許可以做出一番成績。
Polydice Inc. Co-founder. Inside 網路趨勢的部落格創辦人. 從大二開始創業。
多元能力
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。
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。
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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