學程簡介
►本碩士學位學程主要目標：
- 自然語言處理（Natural Language Processing）
自然語言處理為人類與電腦「文字」構通的橋樑，但如何讓電腦能夠做到認知、理解、生成等能力，就需要將所蒐集的文字資料處理，文字資料為最好蒐集也是最多的資料，例如聊天機器人即是自然語言處理的技術。
- 影像處理（Image Processing）
影像處理則是教會電腦如何去「看」世界，讓電腦學會辨識影像，像是用圖卡教小孩子認識形狀、物體，而機器有著人類無法達到的性能，能夠在短時間快速的看過上千張的影像，隨著AI技術、運算能力、數據的成長，影像處理的技術已經在我們的生活廣泛應用。
- 動態影像處理（Video Processing）
動態影像是最接近人類感知世界方式的資料型態，因為防範意識在全球裝設了許多監視器，這代表每分每秒都有龐大的動態影像的資料產生，將這些資料進行動態影像處理，就能夠做到物件偵測、人臉辨識、影片增強等技術。
- 時間序列處理（Time series Processing）
時間序列資料為根據時間的前後，來標記數值的一種連續資料型態，例如歷史溫度，時間序列處理則是去分析這些時間序列資料（歷史數據），並從中抓出某些特定的模式以預測未來。
- 語音訊號處理（Audio Processing）
如果自然語言處理為人與電腦文字的溝通方式，那音訊處理就是與電腦進行「語音」的對話，同樣能讓電腦做到認知、理解、生成等能力，例如Siri人工智慧助理軟體，即是將自然語言處理與音訊處理做到即時成熟的例子。
圖1 人工智慧技術應用領域
►整合本校系所特色、相關課程及設備，邁向AI跨專業領域產業趨勢
本學程將鼓勵跨領域的合作研究，透過整合校內各院系之資源與專長，將人工智慧技術應用結合在各產業上。本校之電機資訊學院中目前有電機工程學系(大學部、碩士班)、電子工程學系(大學部、碩士班)、資訊工程學系(大學部、碩士班)、電機資訊學院碩士在職專班、與多媒體網路通訊數位學習碩士在職專班，在電機資訊相關領域上已具有相當完整豐富且健全的專業師資與課程規劃。近年來，各系教師分別開設了多門人工智慧相關之專業課程，且在人工智慧相關研究與產學計畫申請與執行上也獲得十分卓越的肯定。而本校除電資學院外，另有生物資源學院、工學院、人文及管理學院三大院系，各學院各領有專長，未來可以與這三個學院緊密合作如智慧製造、智慧農業、金融科技等，若能透過AI碩士學位學程讓各學院或各系之間進行相關專業之結合，將可創造跨領域之新研究貢獻，再者未來不僅協助開設人工智慧相關課程外，更可在研究議題上發揮技術支援，以及一同爭取外部資源，強化研究能量。例如：人工智慧物聯網，可實現AI與物聯網之間跨專業領域的結合應用，電機資訊學院就具備有人工智慧物聯網的技術，在電子工程系中已於2018年8月成立物聯網創客工作坊，提供人工智慧物聯網的課程與專業設備，亦能使學生與校內其他院系間進行技術合作。
生物資源學院日前成立「無人機應用暨智慧農業碩士學位學程」，致力於農業無人機的研究與應用方面，若在無人機設備中加入人工智慧的技術，可發展多用途的農業智慧無人機應用，使無人機不再僅僅只用於畫面的紀錄。工學院中也已設有綠色科技研發中心，致力於提升國內綠能科技提升，透過與AI結合，可發展智慧綠色建築，可結合本學程之人工智慧技術，進行技術上的突破，例如採用與整合Edge AI技術，來發展智慧綠建築之分散式人工智慧系統架構。人文及管理學院將設立「數據管理與應用學位學程」，其中大數據分析相關課程及技術，本學程可支援課程師資與相關技術。
目前實質合作為本院「資工系」陳懷恩主任偕同「生物技術與動物系」一同開發「智能化仔豬受壓迫警示系統」與「豬隻品選」技術，其中「智能化仔豬受壓迫警示系統」榮獲2019通訊大賽競賽中「聯網未來挑戰賽」榮獲亞軍暨獎金30萬元。「資工系」吳庭育教授利用物聯網技術與「食品系」教授一起執行科技部計畫，建置松露種植監測系統。本學程設立後，有助於更多跨領域結合案例的產生。以下是未來幾個可以進行的議題。
一、人工智慧物聯網
過往物聯網僅能將收集到的數據傳至雲端將數據儲存並進行分析，隨著人工智慧的崛起，邊緣裝置效能也不斷提升的趨勢下，將人工智慧結合物聯網並融入至邊緣端，便能夠在邊緣端將所收集的數據透過AI進行分析運算，由於處於邊緣節點，所以更能貼近用戶終端裝置，加速資料處理與傳送速度，減少延遲。在未來5G低延遲且高可靠的特點下，能加速物聯網的部署並為其帶來龐大的潛在價值，有利於應用在需要高反饋且不容許任何差錯延遲的環境，例如：智慧交通、智慧製造產線、自駕車等。透過AI與IoT的結合將是未來科技的發展主流，有助於企業減少成本、提升效率、發掘商機、發展新的營運模式。
二、智慧無人機
由於在GPS、IMU、數位相機、計算機與無線通訊這些領域上的進步，使得研發無人機的成本大為降低，更促使無人機的發展成為趨勢，舉凡農業、物流、環境監測、救災通訊、智慧巡檢等各大領域皆有無人機相關應用，其主要協助人類減輕勞動力或代替人類從事較危險的事物，如農業監控作物生長及產量，或是災區災害現場評估等。本校電資學院於109年6月亦有開辦無人機應用學分學程學習無人機系統建置、遙感探測技術等基礎知識及位於城南的校區設有合格且完備提供無人機培訓的場域，並結合現代人工智慧打造智慧無人機應用之趨勢。
三、智慧農業與休閒觀光
當今台灣社會務農正面臨平均年齡漸漸趨向高齡化，青壯年人口不願投入農業生產的情境，未來新一代的青農必須有新的辦法來解決當前所面臨的問題，因而有了「智慧農業」。引入大量機械設備來解決人力短缺、以及勞動力不足等問題。智慧農業能做到的是除了能緩解缺工，還要能減輕農人勞動方面的負擔，從過往勞力取向改變為智慧取向，因此藉由引入高科技技術，如:感測技術、物聯網、大數據分析等，將農業資訊數據化，降低人力成本、提高產能和收入，並透過簡單的終端裝置，提供有關的資訊整合及服務，進一步結合人工智慧技術，以智慧化經營來改善傳統農業問題，期望農業得以永續發展。
四、AI結合綠色建築
目前氣候變遷持續加劇，極端氣候的所帶的災害也將會持續不斷，面對這樣種種的環境挑戰，期望能從綠建築節能的技術，也將藉由ICT（Information Communication Technology）設備並結合人工智慧有效提升節能效益並更加控管降低溫室氣體的排放，透過科技來預防災害及降低災害所帶來的虧損，將是未來發展的重點。本校於九十七年四月第六次院務會議中通過宜蘭大學工學院綠色科技研發中心設置計畫書，整合校內具有綠色科技研究專長人才，並結合宜蘭縣與其他縣市相關的師資與專家，從事綠色科技相關基礎與應用研究，預予以提升國內綠色科技方面技術。除了發展智慧建築外，現今亦有將綠色科技結合智慧建築形成智慧綠建築，綠色建築所帶來的除了節省能源及降低成本損耗外，也可藉由AI系統遙測監控建築內部的相關數據，達到自我監控以最少能源消耗做最適度的調整，甚至能透過連網機制來持續強化安全方面的問題，減少危險發生，這些都是倚賴AI才能做到最即時、最精確的調整。
►人工智慧碩士學位學程之規劃目標
一、學程目標
當今人工智慧已在醫療、汽車、金融服務、製造業等之中，創造出有別於傳統的產業經營模式。本學程目標除了增進學生在人工智慧領域相關知識與技術的基礎外，期盼能與校外企業進行產學合作抑或是與校內科系進行跨領域之合作，強化學生在不同領域實務上的經驗與能力，使其達到學中做、做中學之目標，培育學子在特定領域上發揮AI長才。人工智慧的過去歷經多次的起落，如今成功的再次興起，並掀起更大的迴響，專業知識和相關技術得以更進一步的加深加廣，而未來在產業方面必會邁向智慧化，較常應用與AI相關的技術如物聯網、雲端計算、大數據、資料探勘、機器學習、深度學習，已成為當今主流必須熟悉的技術，了解如何從巨量資料中透漏的訊息作解析，挖掘可利用的資訊，用AI來解決特定領域的問題，為本學程設立的主要目標。
二、學程發展目標
- 強化學生在人工智慧應用系統開發的能力
- 培養研發AI新技術之人才
- 培養創新、解決未知問題能力且具專業倫理的人才
- 學程發展特色
- 強化學生在人工智慧應用系統開發的能力
IBM全球企業諮詢服務事業群副總經理蕭俊傑指出在AI佈局中，企業需要的全局者（企業位階高者）、專精者（技術背景純熟者）、與參與者（特定領域專精知識者），在本學程中將磨練學生成為AI領域的專精者，開設相關基礎、進階課程，並且結合與其他領域的合作機會，強化學生在人工智慧應用系統開發的能力，在未來的路上能將再進一步將自身所學技術長才昇華，達到所謂的全局者，成為頂尖的AI長才。
- 培養研發AI新技術之人才
除須學習AI專業知識外，也相當注重其所應用於跨領域之專業知識的結合，以須具備AI工程概念，最終能將AI技術實務出來，為達到用AI解決問題的目標，課程內容涵蓋AI基礎，機器與深度學習概念，及邊緣AI軟硬體相關技術與應用，期盼能強化跨院系、跨領域合作，不僅著重專業領域的實務，且希望結合不同專業領域下創造出新的研究成果。
- 培養創新、解決未知問題能力且具專業倫理的人才
臺灣科技須與世界接軌，除培養學生國際觀，了解國際時事外，也促使學生激盪自己的創意，並且有嘗試解決未知問題的能力，不只與國內相當好手競爭，更與全球相關領域的一同競爭，提高自己的競爭力。在技術與知識獲得增長時能保有身為專業人員應有的道德倫理。
►本學位學程發展方向與重點
一、教學面：AI教學與人才培育
本學位學程的目標期許研究生能夠藉由本學程充分建立應用學習人工智慧所需的核心能力，包括:
- 人工智慧專業領域的基礎知能、專業技能與應用之能力。
- 洞悉人工智慧科技產業的創新發展趨勢與建立良好的國際觀。
- 研究資料蒐集、分析與彙整之能力。
- 獨立思考與解決問題之能力。
- 技術報告或論文寫作之能力。
- 領導、管理、策劃及執行專題研究的能力。
- 跨領域整合、表達、團隊合作與有效溝通協調之能力。
- 理解專業倫理及社會責任。
為了迎合工業4.0的挑戰，因應AI人才需要的快速成長，培育具有創新想法及創意，有參與業界實務能力之產業人才。本學位學程師資陣容堅強，提供人工智慧理論及領域實務專業訓練，強調理論及實務並重，從「動腦思考」到「動手實作」，並分析業界問題，運用大數據、機器學習、人工智慧等技術於各專業領域。
二、課程面：規劃課程整合
本碩士學位學程將循序漸進的深入探討和學習人工智慧技術與其應用領域，使學生具備人工智慧技術之能力，並能規劃與整合人工智慧方法於各應用領域以提升其價值，讓資料分析、機器學習、與深度學習的應用更為具體化且貼近生活，進而思考如何讓AI技術逐步落實於解決問題的層面。本學程預計開設7個必修課程學分與24個選修課程學分。其中在24個選修學分的課程部分，除了必須完成學程中所開設之18個專業選修學分之課程修讀之外，也開放6學分的自由選修課程之學分，鼓勵學生根據自己的研究方向與專長興趣做多元的發展，期許學生可更全方位的跨領域將AI做結合運用，將AI專業技術橫向連結與應用至各領域，成為產業AI化之專業人才。
三、產學面：提供產學合作機會
人工智慧技術應用範疇非常廣大，近年來出現的無人商店、無人機、無人駕駛、股市預測、語音助理、工業檢測等，都與近年來軟硬體快速進步息息相關，在如此多的AI實際應用中，資料處理是AI應用不可或缺的一環。由各種不同來源所蒐集的數據資料，經資料探勘、訊號處理等數據處理技術，合理的將資料作進一步的採集、篩選及處理，將整理好的數據經由各種機器學習、深度學習等人工智慧演算法，應對不同的需求定義並訓練與調適模型，結合軟硬體針對不同需求模式進行分析、判斷、甚至預測。AI的出現作為產品層面，無疑使人類的生活更加便利；而作為產業層面，能協助企業作更精確的決策判斷。
四、學生面：培養學生創新創業能力
本碩士學位學程培養學生在人工智慧領域上的知識及應用能力。人工智慧的出現除了改變部分產業外，未來人工智慧的應用必定將大幅增加，人工智慧與物聯網、大數據、無人機、影像處理、車輛、醫療等科技結合，影響的層面將會更廣泛。因此，學生須具備跨領域整合應用科技能力及資料處理能力，將擷取或蒐集到未整理過的文字、數字、檔案等，經過適當的資料前處理，轉化為有意義的資訊或知識，運用深度學習框架、雲端運算平台、軟硬體系統整合、深度學習數學模型，以及物件辨識與數據處理模型建模能力等人工智慧技術，並藉由課堂上的創意發想與業界問題的解析，配合實務專題實作成果發表與競賽，訓練學生在畢業後的未來能夠更快速的與產業界銜接。
