人工智慧工業應用學分學程AI in Industrial Applications Program
- 發布日期：114-03-24
- 更新日期：114-08-07
- 發布單位：教務處
- 學程名稱 Program：人工智慧工業應用學分學程(Artificial Intelligence in Industrial Applications Program)
- 學分學程說明 Program Overview：
- 人工智慧工業應用學分學程屬於進階項目，建議理工與跨領域的學生修習。建議學生在修課之前仍需修習程式設計課程，從統計開始透過循序漸進的修課規劃，才能在工業上創新，驅動未來產業發展量能。
- To support government-led industrial innovation initiatives and boost industrial development capacity in response to the ongoing AI revolution, this program—under the Industrial AI Applications Program—is primarily designed for cross-disciplinary students.
The curriculum begins with statistics as a prerequisite, and it is recommended that students also take programming courses beforehand. A step-by-step learning progression is provided to equip students with the skills necessary for industrial innovation through AI.
- 修課對象：
- 本學程鼓勵適合理工學院的學生修習，或已經完成「人工智慧探索應用學分學程」的學生。
- This program is suitable for students from colleges of science and engineering, or for students who have already completed the Applied AI Exploration Program.
- 修課規定：配合TAICA官網公告(113.12.26更新)；通過本校114年5月12日113學年度第3次校課程委員會修正
- 學生可選修教育部臺灣大專院校人工智慧學程聯盟每學期公佈之主導課程(鏡像課程)與衛星課程，以及校內常規課程建議類別與科目(第五項校內課程建議)，包含先修、核心、進階與應用等課程為人工智慧探索應用學分學程。
- 本聯盟各學分學程總修習學分為15學分，本聯盟各學分學程間可互相抵免學分上限為6學分。Each TAICA program requires the completion of 15 credits. Up to 6 credits may be cross-counted between different TAICA programs.
- 學生可申請選修性質相近課程抵免學程規劃之課程，每學程以3學分為限。學生修滿單項學分學程規定之學分與科目者，經本校人工智慧學程聯盟校內學程委員會複審後，得依本校學分學程申請流程，發給修畢證明。
- 若需取得TAICA聯盟頒發學程學分證明，學生必須在各該學分學程中修習至少8學分以上聯盟認定課程，包括主導課程（鏡像課程）與衛星課程。To receive a TAICA-issued certificate, students must complete at least 8 credits of TAICA-recognized courses, which include both master (mirror) courses and satellite courses.
- 課程地圖 Course Map：應具備以下核心課程內容與建議修課順序：
- 統計（建議修課順序1）、機器學習（建議修課順序2）、人工智慧倫理（建議修課順序3）、智慧製造（建議修課順序4、5）、機器人專題（建議修課順序4、5）。
- 學生可依據此建議順序進行修課，循序漸進完成學分學程，以達成學習成效與TAICA課程地圖對應一致之目標。
| 類別 | 科目名稱 | 開課系所 | 學分 |
|---|---|---|---|
| 機率 | 機率 | 資工、電機 | 3 |
| 機率論 | 應數 | 3 | |
| 統計學 | 資工、電機 | 3 | |
| 統計方法與資料分析 | 經管碩 | 3 | |
| 機器學習 | 機器學習 | TAICA主導課程 | 3 |
| 機器學習導論 | 電機 | 3 | |
| 機器學習概論 | 資工 | 3 | |
| 機器學習 | 資科工、電控 | 3 | |
| 人工智慧倫理 | 人工智慧倫理 | TAICA主導課程 | 3 |
| 智慧製造 | AI在智慧製造的應用 | 機械 | 3 |
| 可解釋人工智慧於製造業之應用 | 工管 | 3 | |
| 機器人專題 | 機器導航與探索 | TAICA主導課程 | 3 |
| 自動控制系統 | 電機 | 3 | |
| 智慧機器人實驗 | 電機 | 3 | |
| 機器人系統與應用設計實作 | 電機 | 3 | |
| 自主駕駛車技術 | 電控 | 3 | |
| 機器人學 | 電控 | 3 | |
| 自走式機器人 | 電控 | 3 | |
| 感測與智慧系統 | 電控 | 3 | |
| 機器人學：多軸旋翼機 | 機械碩 | 3 | |
| 無人機飛行實作 | 機械碩 | 3 | |
| 智慧駕駛系統專論 | 資科工 | 3 | |
| 智慧系統之感知與決策 | 資科工 | 3 |
- 總召集人：資訊工程學系 陳奕廷老師
- 本學程召集人：資訊工程學系 陳奕廷老師
