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

1. 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。
2. 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)。
3. 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

人工智慧微學程規畫書與課程認抵表

基礎類課程

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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下
515520	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
535103	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
535515	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

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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

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