在長庚大學人工智慧學系,你可以開啟AI未來的無限可能
2025/3/12
長庚大學人工智慧學系 張賢宗教授

張賢宗教授想跟大家分享長庚大學人工智慧學系的特色與優勢。在這個科技快速變遷的時代,人工智慧(AI)已成為推動各產業發展的核心技術。長庚大學人工智慧學系正是培養未來 AI 專才的搖籃,為熱愛科技、勇於挑戰未來的年輕人鋪設一條通往 AI 世界的康莊大道。我們的學系不僅重視理論學習,更強調實務應用,讓學生從基礎扎實的學習中掌握最先進的技術,成為產業所需的跨領域 AI 人才。
我們期待培養的人才樣貌
長庚大學人工智慧學系致力於培養具備創新思維、解決問題能力,並能適應快速變遷的 AI 專才。我們希望學生不僅能掌握 AI 的理論與技術,更能將所學應用於實際問題中,並且擁有跨領域的知識與技能,能夠在各行各業中發揮影響力。從智慧醫療到電腦科學,我們的課程設計皆以實際應用為導向,讓學生在學習過程中深入了解 AI 的廣泛應用。
學生的特質與表現
我們的學生在學期間展現出強烈的好奇心與主動學習的特質。他們擁有堅實的數學與程式設計基礎,並在學系的引導下逐步深入學習機器學習、資料探勘等技術。我們觀察到,學生在專題研究中透過解決實際問題,設計出有用的人工智慧產品或服務。他們展現了優異的實務應用能力,能靈活運用所學技術應對現實挑戰。此外,老師投入大量時間陪伴學生探索各種可能性,並提供專業指導,因此學生在參加台灣各項比賽時,獲得了許多優異的成績,展現出我們學系的實力與競爭力。
進入本系應具備的能力與特質
如果你想進入長庚大學人工智慧學系的大門,我們建議培養以下能力與特質:
數學與程式設計基礎:AI 學習離不開數學和程式設計的支持,因此對數學有興趣,並具備基本的程式設計能力,將讓你更容易上手。
自主學習能力與探索精神:AI 是快速發展的領域,學生需具備自主學習的能力,並且對新知識保持好奇與探索精神。
跨領域學習的靈活性:AI 可應用於多元領域,學生應具備靈活的學習能力,能將 AI 與智慧醫療、智慧製造等其他領域結合,為未來的發展增添多樣性。
高中生的學習準備建議
為了在進入人工智慧學系後能順利學習,高中生可以從幾個方面開始準備:
1.強化數學與程式設計基礎:加強微積分、離散數學等數學知識,並學習程式語言如 Python,這將為 AI 學習奠定良好基礎。
2.多接觸 AI 工具與技術:可以嘗試使用 AI 工具,如 ChatGPT、DALL-E 等,來增加對 AI 的了解與想像,並培養實際操作的能力。
3.將學習融入日常生活:試著將 AI 技術應用於生活中,例如撰寫簡單程式自動化處理一些工作,或透過資料分析工具分析感興趣的數據,讓學習更加有趣且充滿意義。
審查資料的準備建議
申請人工智慧學系時,高中生應該在審查資料中充分展現自主學習的成果,並有效佐證這些成就是自己親自學習的結果。建議展示 AI 或資訊科學相關的專題、比賽或學習成就,並附上自己的作品或簡單的說明,介紹這些作品的內容、你學到的東西,以及你為什麼對人工智慧有興趣。此外,加強說明自己為什麼想進入本系,以及未來的職涯想像或規劃,也能讓老師更容易評斷你是否適合就讀本系。這樣不需要太複雜,重點在於真實展現你的熱情、成長和對未來的憧憬。
課程設計的優勢
長庚大學人工智慧學系的課程設計從扎實的基礎課程開始,逐步深入到專業核心課程與先進技術應用。第一年注重基礎數學與科學課程,如微積分與程式設計,為未來的 AI 理論學習奠定良好基礎。第二年開始進入資料結構、機器學習、資料探勘等核心技術課程,大三和大四則涵蓋深度學習、電腦視覺、自然語言處理等前沿 AI 技術。結合台塑體系的優勢,我們還提供智慧醫療相關課程,利用長庚醫療資源,讓學生有機會將 AI 技術應用於實際的醫療場景。
我們更設有三個學期的專題研究課程,讓學生有充分的時間去探索和完成自己想研究的主題。這種長期專題的安排,能讓學生深入投入到項目中,真正培養獨立思考與解決問題的能力,並有機會將所學知識轉化為實際成果。
國際化學習環境
長庚大學人工智慧學系積極營造多元文化的學習環境,提供 EMI(English Medium Instruction)課程,並定期邀請外國學者訪問,讓學生能直接接觸最新的 AI 技術,增強其在國際的競爭力。我們也招收碩博士班國際學生,並舉辦 "Let's Chat" 活動,營造全英文的氛圍,讓學生能在輕鬆的環境中自然成長英文能力。透過這樣的方式,學生可以慢慢進步,在日常互動中逐漸提升語言能力,為未來與國際接軌做好準備。
結語
我們致力於培養學生具備創新思維、解決問題能力與適應變化的韌性。在這裡,學生不僅是學習者,更是未來的 AI 開拓者。歡迎同學們加入長庚大學人工智慧學系,一起探索 AI 未來的無限可能,就是為未來打下堅實的基礎!
*本文由長庚大學人工智慧學系張賢宗教授與先進的 ChatGPT 4o 模型協作完成,使用「連鎖思維(Chain of Thought, CoT)」與多模態輸入進行多輪迴的創作過程。所有內容經由張賢宗教授進行最終審核與撰寫,並由張教授承擔全文責任。
(本文為合作邀請,不代表本網站立場)
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