應用人工智慧碩士（MSc）

第 1 部分 — 技術核心模組

1. 人工智慧與機器學習

   6 ECTS

   介紹人工智慧與機器學習的核心原理、主要演算法、模型訓練技術，以及智慧系統的實際應用。

2. 大數據分析

   6 ECTS

   探討處理與分析大規模資料集的方法，著重資料驅動決策、預測分析，以及從大數據技術中取得商業洞察。

3. 機器人學

   6 ECTS

   探討機器人系統的基礎，包括感測、控制與自主運作，以及 AI 如何讓機器人與複雜環境互動並加以適應。

4. 電腦視覺

   6 ECTS

   涵蓋讓機器解讀與分析視覺資訊的技術，包括影像處理、物件偵測，以及在醫療保健與自動化領域的應用。

第 2 部分 — 倫理與治理模組

1. AI 進階專案管理

   6 ECTS

   管理複雜的 AI 與科技專案：規劃、資源管理、風險評估，以及 AI 專案的領導策略。

2. AI 與商業決策

   6 ECTS

   人工智慧如何支援策略與營運決策，著重預測模型與 AI 商業智慧。

3. 倫理議題進階研究

   6 ECTS

   與 AI 技術相關的倫理挑戰，包括公平性、透明度與負責任的 AI 治理框架。

4. 強化學習與 AI 最佳化

   6 ECTS

   強化學習技術與最佳化演算法，以及機器如何透過互動學習並逐步提升表現。

第 3 部分 — 策略管理模組

1. 全球 AI 政策與監管框架

   6 ECTS

   國際 AI 治理與監管方式，以及政府與機構如何管理 AI 相關的風險與機會。

2. AI 轉型的變革管理策略

   6 ECTS

   組織導入 AI 技術的策略，包括人力調適與數位轉型。

3. AI 創新與創業

   6 ECTS

   發展 AI 驅動的商業構想、新創生態系、產品開發，以及 AI 技術的商業化。

4. 經濟預測與 AI 驅動的市場動態

   6 ECTS

   人工智慧如何支援經濟預測與市場分析。

5. 金融智慧與演算法交易

   6 ECTS

   AI 在金融市場的應用，包括演算法交易與金融資料分析。

6. 全球外交與 AI 驅動的政策制定

   6 ECTS

   AI 在國際關係與政策制定中的角色。

第 4 部分 — 綜合論文

1. 論文研究方法

   6 ECTS

   介紹用於專業研究的學術研究方法及框架。

2. 論文或實習

   30 ECTS

   學生運用理論知識解決真實組織問題的綜合學習經驗。