人工智慧工業應用學分學程
課程設計針對跨領域學生，需基本程式設計能力，較適合本校理學院大學部二年級（含）以上及研究所一年級（含）以上之在學學生，或已完成「人工智慧探索應用學分學程」的學生。
本學分學程自基礎課程統計開始，學生循序再修習機器學習課程，了解AI的技術架構後，接著學習如何將人工智慧應用於產業需求；本學分學程並提供人工智慧倫理相關課程，討論AI應用面對的倫理與社會議題，可提升學生社會責任意識；最後以專題實作培養學生實用AI於產業場域的能力，縮短學用落差，提升就業競爭力。本學分學程特色為銜接理論與實務、培育跨域整合能力、回應產業升級與智慧化需求、強化實作與產業連結。
課程架構
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人工智慧工業應用學分學程課程規劃表 |
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編號 |
課程地圖之課程名稱 |
開課單位 |
認列課程 |
建議修課順序 |
備註 |
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統計 |
TAICA聯盟 |
統計學暨實習 |
1 |
至多承認一科 |
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B-01 |
數資系 |
統計學 |
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機器學習 |
TAICA聯盟 |
機器學習 |
2 |
至多承認一科 |
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TAICA聯盟 |
生成式人工智慧與機器學習導論 |
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B-02 |
資科系 |
機器學習 |
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B-03 |
資科系 |
深度學習 |
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B-04 |
資科系 |
資料探勘 |
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B-05 |
數位系 |
深度學習應用與研究 |
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人工智慧倫理 |
TAICA聯盟 |
AIA人工智慧倫理 |
3 |
至多承認一科 |
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B-06 |
資科系 |
人工智慧倫理 |
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智慧製造 |
TAICA聯盟 |
智慧製造執行系統 |
4、5 |
至多承認一科 |
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B-07 |
自然系 |
半導體智慧製造 |
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機器人專題 |
TAICA聯盟 |
機器導航與探索 |
4、5 |
至多承認一科 |
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B-08 |
資科系 |
智慧型機械 |
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B-09 |
資科系 |
機器人視覺 |
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