人工智慧微學程
召集人：資訊工程學系 謝秉均 副教授
諮詢導師：資訊工程學系 吳凱強 教授
微學程簡介
近年人工智慧 (artificial intelligence, or AI) 技術的突破性進展使其在各產業的落地應用日益廣泛，在機器人、晶片設計、醫療、金融、通訊網路、智慧製造、文化創意等領域都成為驅動創新和效率提升的核心力量。此微學程的核心目標旨在培養具備 AI 研究與實作能力的人才，提供從基礎到進階的系統性課程，引導學生不僅掌握 AI 基礎理論知識，更能在實際專案中運用與研發 AI技術，解決真實應用場域之問題。
學生核心能力：微學程之系列課程將培養學生以下能力
- 掌握AI基礎原理：學生能了解各項核心AI技術之運作原理，進而能分析其在各應用場景之優缺點與適用範圍。
- 具備AI模型開發平台與工具之應用能力：透過實作，學生可掌握各種主流 AI 模型開發所需之軟體工具 (包含深度學習開發平台)。
- 開發AI應用：透過完成至少一個AI應用項目，學生能結合各項 AI 技術並發揮創意解決實務應用問題。
微學程完修條件
- 基礎類至少 3 學分；核心類至少 3 學分；必修總整至少 3 學分。
- 總共 9 學分完修
- 補充：人工智慧AxB基礎課程至多採計 2 學分
114年人工智慧微學程規畫書與課程認抵表
基礎類課程
| 當期課號 | 課程名稱 | 授課教師 | 學分數 | 開設時間 |
| Python基礎程式設計 | ||||
| 人工智慧AxB基礎課程 | ||||
| 人工智慧導論-1 | 帥宏翰 | 114上 | ||
| 人工智慧導論-2 | 帥宏翰 | 114上 | ||
| 人工智慧導論-3 | 帥宏翰 | 114上 |
核心類課程
| 當期課號 | 課程名稱 | 授課教師 | 學分數 | 開設時間 |
| 自然語言概論 | 顏安孜 | 3 | 114上 | |
| 機器學習概論 | 林彥宇 | 3 | 114上 | |
| 535507 | 深度學習 | 彭文孝、陳永昇、謝秉均 | 3 | 113下 |
| 535514 | 強化學習原理 | 謝秉均 | 3 | 113下 |
| 可信任人工智慧 | 游家牧 | 3 | 114上 | |
| 535525 | 邊緣人工智慧 | 吳凱強 | 3 | 113下 |
| 機器學習晶片架構設計 | 葉宗泰 | 3 | 114上 | |
| 515113 | AI無線通訊系統實驗 | 黃昱智、方凱田、伍紹勳 | 3 | 113下 |
總整類課程
| 當期課號 | 課程名稱 | 授課教師 | 學分數 | 開設時間 |
| 515614 | 人工智慧總整與實作 | 王才沛 | 3 | 113下 |