主題式課程
重點摘要：培養資料分析、機器學習、深度學習與AI實作能力。
主題式課程
資料分析、機器學習與深度學習是人工智慧（AI）領域的重要核心。本系規劃完整且循序漸進的主題式課程架構，培養學生大數據分析、人工智慧模型建構與實務應用能力，協助學生畢業後順利銜接產業需求。
課程發展架構
- 大一至大二：資料科學教材與 Python 程式設計基礎訓練。
- 建立資料整理、視覺化與分析基本能力。
- 大三開設機器學習與資料分析課程。
- 大三開設深度學習進階課程。
- 大四透過 AI+機器學習課程完成專題製作與應用實作。
核心課程介紹
資料科學導論
本課程介紹資料科學基本概念，以及資料分析、資料探勘、機器學習與大數據等相關領域知識。課程搭配電腦實作，引導學生運用分析工具探索、整理並應用資料。
機器學習與資料分析
課程涵蓋資料科學與機器學習理論、實作及應用，透過實際資料分析案例，學習各種資料分析方法與機器學習技術，提升實務應用能力。
深度學習
深度學習是機器學習的重要技術之一，以人工神經網路為核心架構，透過大量資料訓練建立模型。課程內容涵蓋深度學習基本理論、模型架構與智慧應用技術，引導學生理解現代人工智慧發展趨勢。
AI＋機器學習
本課程整合人工智慧與機器學習相關理論及實務應用，透過實務資料分析、模型設計與專題製作，引導學生將課程知識應用於真實情境問題解決。
本系列課程採理論與實作並重方式進行，學生除學習演算法與模型原理外，也需透過專題研究與資料分析實作培養問題解決能力與產業應用經驗。 人工智慧與資料科學主題式課程規劃
常見問題 FAQ
主題式課程主要培養哪些能力？
學生需要具備程式基礎才能修習嗎？
AI＋機器學習課程有什麼特色？
資料科學導論
本門課介紹資料科學的基本概念，以及資料科學與資料分析、資料探勘、機器學習、大數據等系列課程的相關知識。本門課將會搭配電腦實作，引導學生學習必要的方法與工具來探索、分析並運用資料。
機器學習與資料分析
本課程包含了資料科學與機器學習的理論、實作與應用，學生將於本課程中學習如何運用資料科學與機器學習的分析方法，透過實際分析資料的方式學習實作及應用。
深度學習
人工智慧是能讓事物變更聰明的科技，是讓機器展現人類的智慧；當前的一個熱門方向是機器學習。機器學習是仿照人類大腦工作的方式，讓電腦進行計算，學習到類似於大腦的工作方式。具體做法是透過從過往的資料和經驗中學習並找到其運行規則，最後達到人工智慧的方法。而深度學習則是實現機器學習的一種技術，是一種以人工神經網路為架構，對資料進行表徵學習的演算法。目前被看作是通向真正人工智慧的重要一步。
AI+機器學習
本課程包含了人工智慧與機器學習的理論、實作與應用，學生將於本課程中學習何謂人工智慧，並運用人工智慧發展出的機器學習分析方法，透過分析實務資料的方式學習實作及應用。