◎培養兩種人才: 人工智慧與大數據(資料科學)

• AI(大腦)與大數據(食物)的關係: 兩者缺一不可,健康營養的食物才能讓大腦健全成長。 大數據、AI、機器人，有什麼血緣關係？(Cheer 雜誌報導)。
• 處理大數據必須具備統計(內功)的素養與技能, 這是本系的強項。
• 本系豐富的「大數據/資料處理分析」核心課程: 資料連結。
• 聰明的AI(大腦)要靠厲害的演算法模型, 特別是深度學習(Deep Learning), 現今許多AI的應用 (例如ChatGPT)都是藉由深度學習達成的。
• 本系具有豐富的深度學習課程, 一般科系較缺乏這方面完整的課程:
  • 人工智慧深度學習學程核心課程: 資料探勘導論、深度學習(一)、深度學習(二)、深度學習應用、人工智慧與物聯網應用、大四專題實作(一)(二)進行相關的AI主題研究。

◎三面向訓練:內功(數理涵養)、招式(資訊技能)、屠龍(各領域應用)

• 內功: 以紮實的數理涵養為根基。
• 招式: 輔以人工智慧與大數據相關資訊技能的訓練(程式訓練、資料庫、資料大數據探勘、機器學習、人工智慧深度學習…)
• 屠龍(應用): 將所學應用在各實務領域 (金融科技FinTech、企業營運與商業智慧、智慧醫療、工業智慧製造、物聯網…)，培育理論與實務兼備之人才。
• 具備以上三面向能力才能成為 "頂尖AI工程師" 以及 "資料科學家" 並獲取高薪 (參考 以下 AI核心人才平均薪資):
• 

◎發展的利基: 

• 《哈佛商業評論》(2012, 2022): 「資料科學家：21世紀最性感的職業」。
• 世界經濟論壇(WEF)(2023) :  AI科技取代人力, 未來5年減少1400萬職位。
• 人工智慧在無人駕駛、智慧醫療、金融科技…各種領域之應用與滲透與日俱增, ChatGPT 的應用徹底改變我們的生活。
• 在資料科學(大數據)及人工智慧浪潮下，具備相關技能的人才將獲得更多的就業機會與發展契機。
• 參考資料 :
  • 104 職務白皮書 (十大熱門職務) - 本系培養其中七種
  • 104人力網：資料經濟人才需求看漲，2018年上看10萬人 !
  •  產業發展趨勢介紹

►學系比較:

◎ 本系與一般資訊科系的差別:

• 本系專門培養“AI+大數據”兩種人才，除AI之外，「大數據/資料處理分析」有很豐富的課程 (點我)。
• 一般資訊科系大多偏向 AI的訓練，較缺乏數據處理分析的扎實訓練 (這需要統計與數學的訓練)。
• 實際應用上，“AI+大數據”缺一不可的 !!! 沒有好好進行大數據處理分析，之後所建立的 AI模型 將是不可用的 ! 猶如食材處理對於烹飪以及大腦成長的重要性。
•  可查詢 ColleGo 上資訊相關科系的課程資料是否有大數據或資料處理分析方面的課程。

◎ 本系與一般金融科系的差別:

• 一般金融相關科系，較缺乏資訊方面的訓練，而 “金融”+“資訊”卻是現在的主流趨勢。
• 本系的 「金融科技學群」:
  • 金融商品介紹、金融商品應用、保險金融、金融實務、金融大數據分析、區塊鍊應用與實作、AI商務應用暨數據分析、金融科技與大數據
• 本系「金融科技學群」特色課程:「金融大數據分析」
  • 此課程為真正結合「AI+金融投資交易」的程式交易課程。
  • 此課程利用原始的交易資料(tick data 逐筆交易資料) 與 K bar 資料進行回測，並做到真正的實單交易(模擬即時的金融交易(股票、期貨…))。
  • 授課教師也在勞動部計畫相關程式交易課程授課。