教育部成立大專院校AI學程聯盟 25校加入、開4大跨校學程

記者/李琦瑋

因應生成式人工智慧技術帶來的變革,教育部2日宣布成立「台灣大專院校人工智慧學程聯盟」(Taiwan AI College Alliance, TAICA),113學年度第1學期計有台灣大學等25所大專校院加入,開設4大類跨校學程,每個課程修課上限定為1,200人。教育部長鄭英耀說,待課程運作順利後,將逐漸擴增修課人數,也會開放讓更多大學加入聯盟,盼在3年後能讓學程修課人數上限達到萬人的規模。

教育部2日宣布成立大專院校AI學程聯盟,113學年度第1學期共有25校加入、開4大跨校學程。
教育部2日宣布成立大專院校AI學程聯盟,113學年度第1學期共有25校加入、開4大跨校學程。(圖/記者李琦瑋 攝)

業界缺AI人才 教育部盼組台灣隊、打國際盃

鄭英耀表示,生成式AI快速發展,產業亟需科技人才,但並非所有大學的課程都在培育科技人才,因此教育部成立「台灣大專院校人工智慧學程聯盟」,盼透過跨校合作,組台灣隊、打國際盃,在各大學都在發展特色的同時,也能藉由合作,分享資源,給予學生更好的學習環境,且藉由非實體的線上課程,讓更多學生能夠學習AI,成為產業所需人才,目前4類學程的課程會先給加入聯盟的25所大專校院學生修課,等到課程成熟、校際整合資源順利運行後,會開放給更多人使用。

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教育部次長葉丙成說,AI人才分為兩類,包括發展AI新進技術的人才,以及運用AI在百工百業的人才,都是業界有缺,且台灣教育應培養的人才,但AI專長的教授有限,因此教育部決定籌組TAICA,整合全國大專校院的人工智慧教育資源,提供學生跨校學習的機會,由人工智慧師資充裕的大學輔佐師資不足的學校,使學生都能有學習人工智慧課程的機會。

TAICA開設4類學分學程 教育部頒發證書、企業優先聘用

教育部僅花了2個月籌組TAICA,葉丙成提到,7月15日邀集AI領域的教授們首次商討,集結台灣AI領域最好的教授之力,透過先進的數位教學平台讓各校的學生能有機會跨校修到4類學分學程。

葉丙成表示,TAICA每類學程修習學分數為15學分、共5門課,都有人工智慧倫理課,將依學生學習進程開設先修課程、核心課程、進階課程及應用課程在內的人工智慧課程,除電機資訊領域學生外,人文社會科學領域的學生也可跨領域學習,其中「人工智慧探索應用學分學程」為最基礎的學程,適合所有跨領域學生修習;「人工智慧工業應用學分學程」則適合理工學院的學生或是修習完「人工智慧探索應用學分學程」的學生;「人工智慧自然語言技術學分學程」「人工智慧視覺技術應用學分學程」皆較適合進階學生。

葉丙成提到,透過線上同步及非同步之課程,參與學生除可依原訂課表修讀原校課程,亦可避免因為課程衝堂而有無法修讀之情形。另除參與同步課程學生可即時與教師互動外,對於參與非同步課程的學生,亦有線上教學助理可提供課程諮詢;完成學程後,學生將獲得教育部頒發的學分學程證書,提升學生日後就業競爭力。

葉丙成說,學程初期為確保跨校修課品質,目前每個課程修課上限定為1,200人,課程運作順利後逐步擴增修課人數,也會開放讓更多大學加入聯盟,希望在3年後能讓學程修課人數上限達到萬人的規模;未來,如果課程量能充足,也希望能進入企業、幫忙訓練AI人才,甚至向下扎根,讓高中生也能修課。

台灣IBM諮詢總經理林翰說,未來若取得聯盟學分學程證書的學生,代表具備AI的專業之能,IBM在徵才時將會列入優先考量。

業界缺AI人才,教育部盼藉由TAICA組台灣隊、打國際盃。
業界缺AI人才,教育部盼藉由TAICA組台灣隊、打國際盃。(圖/記者李琦瑋 攝)

3大主導課程搶先看:AI導論、機器學習、LLM

葉丙成指出,TAICA的課程架構包括由計畫辦公室經專家審核選擇的示範性「主導課程」、利用主導課程資源,在聯盟學校端開授的「衛星課程」,以及聯盟校內開設的「常規課程」與主導課程類似,可以經校內相關程序認抵。學生如想拿到教育部頒發的證書,必須修習1/3以上的課程為「主導課程」。

113學年度第1學期,成大資工系教授朱威達開設「人工智慧導論」,可供1200人修課(保留200人給成大、聯盟校平均每校約45人),開課級別為大四課程,課程目標包括廣泛了解AI基礎知識、不同發展分支的基礎概念,及實際動手進行AI專題,課程內容涵蓋智慧代理、搜索演算、統計學習、深度學習以及AI應用。

台大資工系教授林軒田開設「機器學習」,准許大三以上學生修習,為全英語授課,並提供Youtube直播旁聽,將介紹學習理論的基礎、學習演算法的設計與分析,以及機器學習的一些應用。林軒田說,該課程需要足夠的助教人力,目前有18位助教,可提供500人修課(保留300人給台大,聯盟校平均每校約10人)。

清大資工系教授高宏宇開設「自然語言處理」,可供1200人修課(保留100人給清大、聯盟校平均每校約50人),開課級別為研究所,課程涵蓋自然語言處理(NLP)與大型語言模型(LLM)的基礎與前瞻技術,以及NLP在各領域的廣泛運用等。

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