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資料更新時間：2026/10/13 上午 11:44:41
學系特色
本學程致力培育能掌握企業業務流程、靈活運用人工智慧技術，並透過跨域協作解決產業實務問題之AI人才。課程涵蓋人工智慧核心技術、創新與專案管理實作，並延伸智慧製造、智慧生活及智慧電子商務三大發展面向。依託創能學院跨域整合資源，串聯全校七大特色場域、軟硬體設備及產學合作機會，同時鏈結國內AI先進大廠與半導體產業資源，強化學生實務應用、跨域整合及產業接軌能力。
學科意涵
人工智慧技術與應用，是學習如何運用AI解決真實世界的問題。除了學習機器學習、數據分析、雲端工具、智慧聯網等AI相關技術，也會結合企業實際需求、創新設計與專案實作，培養學生從「發現問題、選擇合適技術」到「提出並實作解決方案」的能力，讓AI真正應用於產業與生活中。
學習方法
01｜專題導向學習
本學程以真實問題為出發點，透過專題實作引導學生將課堂所學應用於實際情境。學生從問題發掘、需求分析、資料蒐集到 AI 技術應用，逐步完成具體作品。學習過程中，鼓勵學生自主探索、團隊合作與反覆驗證，培養解決問題及專案管理能力。
版權:逢甲大學創能學院版權所有
02｜跨領域整合學習
本學程強調 AI 技術與跨領域知識的整合，鼓勵學生探索智慧製造、智慧商務及智慧生活等應用方向。透過跨院系課程、特色場域及團隊合作，接觸不同產業的知識與需求，學習運用適切的 AI 工具解決問題，培養跨領域溝通、知識整合及創新應用能力。
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03｜產業場域實作學習
本學程重視與產業實務的連結，透過企業參訪、產學合作、實務專題及企業實習，讓學生了解產業運作與實際需求。學生在真實場域中觀察問題，運用 AI、數據分析等技術提出改善方案，並透過實作驗證成果，累積實務經驗，培養解決問題與職場協作能力。
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04｜設計思考與創新學習
本學程透過設計思考與創新方法，引導學生從生活及產業需求中發掘問題，學習分析痛點、定義需求並提出解決方案。透過腦力激盪、原型設計及實際測試，體驗從創意發想到成果實現的過程，並結合 AI 應用黑客松與創新競賽，培養創意思考、實作及持續改善的能力。
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05｜自主探究與成果導向學習
本學程鼓勵學生主動探索 AI 技術與應用，透過自主學習、資料蒐集、實驗驗證及成果發表，培養獨立思考與研究能力。學生可依個人興趣選擇研究主題，運用 AI 技術進行實作，並透過專題競賽、學術研討會展現成果。在教師指導下，逐步培養自主學習、邏輯分析及問題解決能力。
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高中階段可以準備的學習方法或方向
人工智慧正快速融入各行各業，為我們的生活帶來許多便利與改變。建議同學從日常生活出發，主動觀察身邊的 AI 應用，思考這些技術如何解決問題，以及還有哪些值得改善的地方。課餘時間也可以透過網路資源、相關書籍及 AI 工具進行自主學習，逐步培養對人工智慧的認識與應用能力。此外，鼓勵同學多參與團隊活動、專題實作或創意競賽，學習如何發掘問題、提出想法，並與不同背景的夥伴合作。最重要的不是提早學會多少 AI 技術，而是保持好奇心與主動探索的態度，培養獨立思考、創新應用及解決問題的能力，為未來跨領域學習奠定良好基礎。
與相關科系之異同
本學程與資訊工程、資訊管理學系皆涉及資訊科技與 AI 應用，但學習重點有所不同。資訊工程著重程式設計、演算法及資訊系統開發；資訊管理偏重資訊科技與企業管理的結合。本學程則強調 AI 技術、跨領域知識與企業實務的整合應用，以解決實際問題為核心，培養學生能依據不同產業需求，選用適切的 AI 技術與工具，提出具體可行的解決方案。
生涯發展容易誤解之處
AI人才的未來，不只有寫程式一條路！隨著AI走進各行各業，職涯選擇比想像中更寬廣！本學程不只培養程式開發能力，更重視AI技術的跨域應用。畢業後可將AI運用於研發、製造、行銷及服務等領域，投入科技、金融、醫療、製造及政府機關等多元產業，讓學生依照興趣與專長，探索屬於自己的職涯舞台。
學習方法容易誤解之處
以為讀AI就是寫程式、開發系統嗎？其實AI的魅力，更在於運用科技解決真實問題！本學程結合AI技術、創新設計與企業實務，透過跨域學習、專題實作及企業實習，帶領學生從做中學、從學中用，逐步累積「實作、實習、實戰」的應用能力，培養未來職場即戰力。
學習資源或補充說明
想讓大學學習不只停留在教室，而是真正走進產業、接軌世界嗎？本學程隸屬創能學院，整合全校6+1特色場域，匯集跨領域師資、先進軟硬體設備及豐富產學合作資源，提供多元跨域課程與實作機會。課程結合企業真實議題，讓學生在專題實作中累積解決問題的能力。此外，透過完善的企業實習制度，從實習課程、企業媒合到專業導師輔導，協助學生深入半導體、智慧製造、資訊科技及數位轉型等產業，提早累積職場經驗。學生亦可依個人興趣探索不同專業領域，未來銜接人工智慧、資訊工程、資訊管理、智慧製造及其他跨領域相關碩士班，透過實作、實習與實戰的學習歷程，為升學深造與多元職涯發展奠定扎實基礎。
核心課程地圖
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大一必修
- 電腦科學概論
- 產業科技創新與AI應用專題
- AI基礎數學(一)(二)
- AI基礎數學實習(一)(二)
- 基礎程式設計(一)(二)
- 基礎程式設計實習(一)(二)
- 人工智慧導論
- 資料庫導論
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大二必修
- 機率與統計
- 資料結構與演算法
- 資料結構與演算法實習
- 智慧聯網
- 企業分析與系統思考
- 大數據分析與應用
- 雲端計算與資安策略應用
- 機器學習
- AI專案管理規劃與協作
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大三必修
- 資料探勘
- 深度學習
- 進階AI創新應用專題
- 智能化載具實作與應用
- 智慧決策支援系統
- 產業實務AI創新應用專題
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大四必修
- 專題產業實習
- 校外專業實習
- 校內企業專題
專業選修課程
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AI進階實務技術
- 數位訊號處理、圖像識別、自然語言處理、行為預測與推薦系統。
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金融創新微學程
- 機器人理財、企業轉型與創新、交易策略設計與分析。
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商業創新微學程
- 社會創新與資訊科技應用、智慧科技與商業創新、智慧科技與管理應用。
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智慧城市微學程
- 智慧城市科技與生活、智慧城市與環境模擬、三維數位城市建構與應用。
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數位製造合作社微學程
- 材料開發與智能創新應用、空間智能互動設計、參數式設計方法與應用。
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工業人工智慧微學程
- 數位製造專題、智慧預測與健康管理、企業聯網應用實務。
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智慧物聯網微學程
- 智慧機器人概論與實作、智慧辨識檢測與應用、感測與定位整合平台。
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智慧製造應用領域
- 人因工程、生產與作業管理、品質管制、工作研究、工業安全、自動生產系統、科技管理導論、製造系統工程、成本管理、工業心理學。
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智慧商務應用領域
- 管理學、行銷管理、策略管理、財務管理、人力資源管理、管理資訊系統、作業管理。
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智慧生活應用領域
- 大眾運輸系統學、交通工程、工運規劃與管理、運輸規劃、軌道工程、運輸學、運輸經濟、都市計畫概論、都市工程學、環境規劃與都市設計。
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企業實務領域
- 校內企業專題(1)&(2)、校外企業實習(1)&(2)。
特色課程
產業科技創新與AI應用專題
本課程結合 AI 應用、創新流程及全球科技產業趨勢，透過 PBL 專題導向學習、企業案例分析與小組實作，引導學生探索產業問題，學習資料蒐集、趨勢分析及創新方案設計。並運用 AI 與數位工具輔助決策，培養跨領域思考、團隊合作及兼具永續與社會責任的創新應用能力。
版權:AI示意圖
企業分析與系統思考
本課程引導學生認識產業發展趨勢、企業組織運作及 AI 人才的未來發展，透過系統思考、五問法與創新理論，學習分析企業問題並提出解決方案。結合企業案例、實地參訪、業師指導及專題實作，培養學生問題分析、創新思考、團隊協作及持續改善的能力。
版權:AI示意圖
智慧決策支援系統
本課程引導學生認識智慧決策支援系統的基本原理、架構與產業應用，涵蓋決策理論、專家系統、資料探勘及機器學習等技術。透過企業案例分析與系統實作，學習運用 AI 與數據分析輔助決策，培養學生問題分析、智慧系統設計及實務應用能力，提升企業決策效率與品質。
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雲端計算與資安策略應用
本課程引導學生認識雲端計算與邊緣計算的基本架構、核心技術及產業應用，了解雲端技術在 AI 與物聯網整合中的重要性。透過實際案例分析，學習雲端環境部署、資訊安全風險及防護策略，培養學生雲端應用規劃、系統整合及資安防護觀念，提升企業資料與資訊資產的安全性。
版權:AI示意圖
進階AI創新應用專題
本課程以企業實際需求為核心，由合作企業提出產業痛點與專題主題，透過企業業師與校內教師共同指導，引導學生進行問題分析、需求探索、AI 技術應用及解決方案實作。學生透過團隊合作與專案執行，逐步完成具實務價值的專題成果，並於期末進行成果發表，培養跨領域整合、創新應用及問題解決能力。
版權:AI示意圖
適合從事工作
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01｜AI應用工程師
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運用機器學習、生成式AI及相關智慧技術，針對企業實際需求進行分析、技術選用與應用整合，協助企業導入AI解決方案，提升作業效率與智慧化程度。
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02｜智慧營運分析師
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結合數據分析與AI工具，掌握企業營運流程及管理需求，協助分析營運績效、優化作業流程與改善決策品質，推動企業智慧營運及數位轉型。
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03｜數據分析師
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運用統計分析、資料視覺化及機器學習技術，從大量數據中發掘重要資訊與趨勢，協助企業進行市場分析、營運預測及決策支援，創造數據應用價值。
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04｜雲端服務工程師
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結合雲端運算、AI服務及智慧聯網技術，協助企業建置與整合智慧應用環境，進行系統部署、服務管理及效能優化，支援企業數位化與智慧轉型需求。
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05｜AI專案管理師
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結合AI技術知識、創新設計與專案管理能力，協助企業進行需求分析、專案規劃及跨部門協作，推動AI技術導入與應用專案執行，確保解決方案符合企業實際需求。
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系友生涯發展
版權:陳威仁提供
陳威仁
Imperial College London - Artificial Intelligence Applications and Innovation
大學四年稍縱即逝，如何規劃未來是重要課題。大一時，我透過「履歷大挑戰」及與系主任交流，逐步確立職涯方向。在學期間，積極參與創業計畫、「Young飛全球行動計畫」及教師研究，拓展視野、累積實務經驗與專業能力，為未來發展奠定基礎。
畢業後，為了實現職涯目標，我選擇赴英攻讀碩士，迎接全英語教學、文化差異與生活適應的挑戰。緊湊的學制也讓我深刻感受到職涯規劃的重要。開學之初，許多同學已積極尋找工作與實習機會，企業也陸續開放職缺。這段經歷讓我體會到，大學期間若能及早探索方向、累積多元且扎實的經驗，才能在機會來臨時更從容地迎接挑戰，把握每一次成長的可能。
廖柏廉
中央大學：資訊管理學系碩士班
我是學程第一屆學生，在學期間有幸獲得６次書卷獎，並以全年級第２名的成績畢業。研究興趣主要集中於自然語言處理、大語言模型、數據分析與機器學習，也很感謝有機會參與多項研究計畫並擔任研究助理，在老師的指導下，逐步累積研究經驗與專業能力。課業之外，我也曾擔任系學會文宣長兩年，協助籌辦活動及後勤工作，在與同學合作的過程中，學習溝通協調與團隊合作，也為大學生活留下珍貴的回憶。
畢業後，身為學程第一屆的畢業生，我在就業與升學之間思考了一段時間，最後決定繼續深造，希望把基礎打得更扎實，也為未來就業開拓更多可能。學程多元的課程安排讓我在選擇研究所時有較多方向可考慮，後來很幸運透過推甄錄取幾所學校的資工與資管研究所，最終選擇就讀中央大學資管系碩士班，目前持續在大學時期接觸最多的自然語言處理與大語言模型領域做研究。
版權:陳宣廷提供
陳宣廷
就職公司：志聖工業股份有限公司
高中起即對AI抱持濃厚興趣並積極參與相關活動，因而選擇就讀人工智慧技術與應用學士學位學程。在這裡結識許多有想法的師長與同儕，課業之餘也有餘裕探索新事物，並透過各式專題培養出熱愛實作與交流的特質。畢業時也曾在升學與就業間掙扎，但最後我選擇先投入職場，親身了解業界應用與校園學習之間的差異，並從實務中補足不足之處。
畢業後原本因喜愛色彩與設計，一度考慮走向行銷，但在師長們的影響下，最終進入志聖工業IT部門。憑藉對AI的了解，我負責公司AI工具企業版的導入，並因大學期間累積的專題與交流經驗，能將所學清楚分享給同仁，進一步擔任內部講師。過程中需要學習的事物很多，但我認為這裡是讓我持續茁壯成長的地方。
陳柏淞
臺灣科技大學：⼈⼯智慧跨域科技研究所碩⼠班
高中時我對理工科目有興趣，加上那時候AI很熱門，參加說明會時聽到學程老師介紹這裡重視實作、與產業接軌，剛好符合我愛動手做的個性，所以選擇本學程。大學期間參加過多項專案，印象最深的是企業專題，我們與真實企業合作，把所學的AI技術跟專案管理能力實際應用，解決企業提出的問題。畢業後想更深入研究AI技術，所以繼續攻讀人工智慧相關研究所。
畢業前我很早就確定要繼續升學，最後透過推甄進入臺灣科技大學人工智慧跨域科技研究所。在企業專題中，我幾乎參與了每個環節，其中系統開發是由我主要負責，從需求討論到實際做出能運作的成品，讓我體會到把想法落實的成就感，也發現自己在技術深度上還有很大的成長空間。目前我仍在探索研究方向，希望能朝生成式AI或數位孿生相關的領域發展，持續把所學應用在真實問題上。
許甯翔
國立臺灣大學：醫學工程系
150字
多元能力
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。
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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