| 課程名稱： | 智能化應用與未來科技 |
課程英文名稱： | Intelligent Applications and Future Technologies | ||||||||
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教學目標：
知識（Knowledge）： 理解人工智慧（AI）、邊緣運算、生成式 AI、量子運算、物聯網（IoT）及元宇宙等未來前沿科技之發展趨勢、核心技術架構與智能化商業應用模式。
技能（Skills）： 具備評估新興科技商業價值、分析智能化技術於產業數位轉型場景之應用潛力，並能熟練運用智能化工具規劃創新商業解決方案。 態度（Attitudes）： 培養面對快速迭代科技的敏銳洞察力，並建立負責任的科技倫理、資安防護與永續發展（ESG/SDGs）價值觀。 其他（Others）： 養成跨領域前瞻科技思考能力、個案分析討論力與前瞻科技專題發表之團隊協作溝通技能。 |
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教材大網：
課程導論與未來科技發展趨勢
SDGs 主題導入、課程目標說明、全球前瞻科技發展趨勢與智能化時代浪潮解析
教學參考節數: 2
人工智慧與智能化應用演進
傳統 AI 至現代 AI 之技術演進、智能化應用範疇與產業轉型驅動力分析
教學參考節數: 2
生成式 AI 與企業創新場景
生成式 AI（LLM/多模態）技術原理、企業內部知識庫與智能化工作流程重構
教學參考節數: 2
智慧物聯網（AIoT）與邊緣運算
感測技術、物聯網架構、邊緣運算（Edge Computing）與即時數據分析應用
教學參考節數: 2
自動化流程（RPA）與超自動化
機器人流程自動化（RPA）架構、Hyperautomation 超自動化策略與企業營運優化
教學參考節數: 2
數據驅動與智慧決策系統
商業智慧（BI）與人工智能整合、即時決策支援系統與預測性分析應用
教學參考節數: 2
智慧製造與智慧供應鏈
工業 4.0/5.0 架構、數位雙生（Digital Twin）、智慧工廠與韌性供應鏈轉型
教學參考節數: 2
智慧零售與金融科技（FinTech）
無人零售、個性化推薦演算法、嵌入式金融與智能客服系統分析
教學參考節數: 2
科技倫理、隱私保護與資訊安全
AI 偏見與倫理、零信任（Zero Trust）架構、數據隱私法規與資安治理
教學參考節數: 2
期中學習評估
期中筆試或專案進度評估測驗
教學參考節數: 2
期中檢討與成果研討
期中測驗評析、個案研究回饋與智能化議題延伸討論
教學參考節數: 2
沉浸式科技與元宇宙商業應用
擴增實境（AR）/虛擬實境（VR）/混合實境（MR）技術與空間運算（Spatial Computing）應用
教學參考節數: 2
區塊鏈與去中心化信任機制
區塊鏈技術底層、智慧合約、去中心化應用與數位資產創新
教學參考節數: 2
綠色科技與永續智能化（Green IT）
綠色數據中心、AI 驅動碳盤查管理、智慧能源管理系統（SEMS）與永續轉型
教學參考節數: 2
前沿科技探討：量子運算展望
量子運算（Quantum Computing）基本概念、運算優勢與未來對密碼學及優化問題之衝擊
教學參考節數: 2
智慧城市與未來醫療創新
智慧交通、智慧醫療（MedTech）、遠距醫療與未來城市生態系構建
教學參考節數: 2
綜合學習驗收
期末專題報告發表與筆試評估
教學參考節數: 2
未來科技趨勢總結與創新展望
全學期主題整合回顧、學生未來研究方向指引與科技創新變革思維建構
教學參考節數: 2
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基本素養能力圖系科專業能力圖
授課形式分析圖
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