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。

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。

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」及「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。

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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