人工智慧視覺技術學分學程
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。
本學分學程自機器學習開始，學生循序再進修深度學習的知識，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；藉電腦視覺課程學習有效辨識影像與正確描述影像的相關原理及技術；最後人工智慧影像應用課程可培養學生應用所學於產業場域的能力，縮短學用落差，提升就業競爭力。
課程架構
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人工智慧視覺技術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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機器學習 |
TAICA聯盟 |
機器學習 |
1、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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D-01 |
資科系 |
機器學習 |
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D-02 |
資科系 |
資料探勘 |
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人工智慧倫理 |
TAICA聯盟 |
AIA人工智慧倫理 |
1、2 |
至多承認一科 |
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D-03 |
資科系 |
人工智慧倫理 |
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深度學習 |
TAICA聯盟 |
深度學習 |
3、4 |
至多承認一科 |
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D-04 |
資科系 |
深度學習
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D-05 |
資科系 |
人工智慧模型運算機制 |
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D-06 |
數位系 |
深度學習應用與研究 |
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電腦視覺 |
TAICA聯盟 |
電腦視覺實務與深度學習 |
3、4 |
至多承認一科 |
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D-07 |
資科系 |
電腦視覺 |
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D-08 |
資科系 |
影像處理 |
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D-09 |
資科系 |
圖形辨識 |
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D-10 |
人工智慧影像應用課程 |
資科系 |
影像處理與機器學習 |
3、4、5 |
至多承認一科 |
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D-11 |
資科系 |
機器人視覺 |
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D-12 |
數位系 |
虛擬實境 |
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D-13 |
資科系 |
人工智慧物聯網技術 |
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