圖1 AI科技與創新設計學士學位學程定位與教育目標圖

 學系發展目標 

• 強化學生在人工智慧應用系統開發的能力
• 培養創新設計及解決問題之人才
• 培養跨域人工智慧應用及系統整合的能力

 學系發展方向及重點 

1. 教學面：AI教學與人才培育

    本學位學程的目標期許學生能學習應用人工智慧所需的核心能力，並且強調理論及實務並重，從「動腦思考」到「動手實作」，並分析業界問題，運用大數據、機器學習、人工智慧等技術於各專業領域。因此核心能力包含:

• 人工智慧專業領域的基礎知能
• 人工智慧應用之能力
• 洞悉人工智慧科技產業的創新發展趨勢與建立良好的國際觀
• 獨立思考與解決問題之能力
• 領導、管理、策劃及執行專題研究的能力
• 跨領域整合、表達、團隊合作與有效溝通協調之能力
• 理解專業倫理及社會責任

2. 教學面：AI教學與人才培育

    本學位學程將循序漸進的深入探討和學習人工智慧技術與其應用領域，使學生具備人工智慧技術之能力，並能規劃與整合人工智慧方法於各應用領域以提升其價值，讓資料分析、機器學習、與深度學習的應用更為具體化且貼近生活，進而思考如何讓AI技術逐步落實於解決問題的層面。本學位學程除基礎AI技術課程外，採分二大模組教學：1.智慧無人載具2.智慧生活，讓同學在原AI技術學習外，學習如何跨域應用及創新設計，並且期許學生可更全方位的跨領域將AI做結合運用，將AI專業技術橫向連結與應用至各領域，成為產業AI化之專業人才。

3. 產學面：提供產學合作機會

    人工智慧技術應用範疇非常廣大，近年來出現的無人載具(無人車、無人機、無人船)、無人駕駛、無人商店、語音助理、無人旅館等等，都與近年來軟硬體快速進步息息相關，在如此多的AI實際應用中，資料處理是AI應用不可或缺的一環。由各種不同來源所蒐集的數據資料，經資料探勘、訊號處理等數據處理技術，合理的將資料作進一步的採集、篩選及處理，將整理好的數據經由各種機器學習、深度學習等人工智慧演算法，應對不同的需求定義並訓練與調適模型，結合軟硬體針對不同需求模式進行分析、判斷、甚至預測。AI的出現作為產品層面，無疑使人類的生活更加便利；而作為產業層面，能協助企業作更精確的決策判斷。因此，本學位學程將與各產業領域進行產學合作，讓學生可以從產業實際問題，發想及創新設計到AI應用及系統創新開發上。

4. 學生面：培養學生創新創業能力

    本學位學程培養學生在人工智慧領域上的知識及應用能力。人工智慧的出現除了改變部分產業外，未來人工智慧的應用必定將大幅增加，人工智慧與物聯網、無人載具、大數據分析、影像處理、自動化駕駛、智慧醫療等科技結合，影響的層面將會更廣泛。因此，學生須具備跨領域整合應用科技能力及資料處理能力，將擷取或蒐集到未整理過的文字、數字、檔案等，經過適當的資料前處理，轉化為有意義的資訊或知識，運用深度學習框架、雲端運算平台、軟硬體系統整合、深度學習數學模型，以及物件辨識與數據處理模型建模能力等人工智慧技術，並藉由課堂上的創意發想與業界問題的解析，配合實務專題實作成果發表與競賽，訓練學生在畢業後的未來能夠更快速的與產業界銜接。