一、學程及課程規劃：

人工智慧(Artificial Intelligence，簡稱AI) 為近年發展最快、也最熱門的領域，也因為AI技術的導入，人類從數位時代全面晉升至「智慧時代」。人工智慧模型的長處在於除了可以處理原來結構化的資料外，可以處理圖像、語音、影片或文字等非結構化資料，除了探索資料外，也可從資料之中擷取特徵來訓練模型並用來做預測。它的應用領域更是廣泛，包括科學探索、智慧製造、智慧商務、智能政府，以及人文藝術等，幾乎人類生活每一構面都受到其影響。

本共學群核心在於提升跨領域學生與教師針對人工智慧學習之共學，我們透過鼓勵學生跨院自組共學社團，藉由不同領域之學生互相切磋，提升其對「人工智慧」之實務應用能力，並思考其可能帶來的創新應用；教師部分則以整合校內「人工智慧學習」相關領域老師及課程為目標，協助非資訊背景的同學克服大數據分析、機器學習與人工智慧的進入障礙，並從技術與應用層面將「人工智慧學習」套用於商管、社科院及理工學院，從而探討人工智慧學習在各領域之間的應用與發展。

本共學群在課程安排方面之架構如圖一所示，包含一門人工智慧概論(AI)通識課程、五個微學程與一個整合學程。AI通識課程將結合本校各領域教師，帶領學生瞭解AI的技術和在各面向之應用；微學程部分計畫結合管院三門大數據分析微學程、社科院109年將成立之政經大數據分析微學程、及規劃由理工學院共同於110年度成立之機器學習與應用微學程；整合學程則是以基礎與進階課程輔助修習學生之人工智慧學習技術與能力，當中涵蓋管院、社科院、理工學院各課程，期盼藉由跨院合作、資源共享，培養修習的學生具備融會貫通以及處理不同環境下的各種應用需求能力，並讓師生間相互共學合作、分享，為中山大學成為人工智慧技術和應用之領導學校而努力。

二、教師及學生社群規劃及發展情形：

本共學群結合本校管理學院、社會科學院、理學院與工學院等多位專業教師，除整合學生於人工智慧領域中所涉及之非結構化資料處理、數據分析、雲端運算，以及人工智慧運用等相關知識外，並提供課外工作坊交流互動與課程內容相關之專題製作訓練。從基礎學理與應用之課程出發，再以線上學習互助社團作為學習成果驗收。未來除整合既有之微學程外，也將邀集相關專業老師共同規劃整合課程，並透過邀請國內外學界、業界大師擔任短期講座或兼任教師，豐富共學師資內容，多元拓展學生於人工智慧之應用與學習視野。

（老師）

1. 透過本校不定期舉辦跨領域社群工作坊與教學技巧研習等活動，增進人工智慧學習領域之教師互動交流之機會。
2. 提升教學品質，藉由建置共學群網站，鼓勵授課教師預先上傳課程資料並全程錄影，以提供其他教師觀摩之機會，俾利課程模組延續。
3. 為了讓各微學程能夠更緊密結合，每二個月由管院召集微學程負責人及相關授課老師討論共學群規劃、活動安排等事宜，藉由四大領域教師互相分享與討論之過程，共同檢視教案設計及教學過程，以改善授課方式並提升教學品質。
4. 總結性Capstone課程透過與業界產學合作，以實際分析實務案例之方式，讓學生發揮實作與分析能力，從數據中找到業界未來的發展方向，並解決企業目前現有的困難，教師同時也透過蒐集實務案例，使之成為教材與教案。

（學生）

1. 透過初階課程，由教師引領學生走入共學群課程學習之核心，同時藉由跨領域學生多元學習過程中，鼓勵其主動探究問題以發現事實與理論，形成新的思維。
2. 建置共學群網站，透過課程期中、期末成果發表或課外工作坊之過程，蒐集學生作品並於網站內展示，以讓共學群學生相互觀摩學習。
3. 推動學生申請跨領域互助學習小組，使用網路社群及線上資源將興趣相似的同學們集合起來，並以共學群網站為中心，由老師指導並共同執行專案計畫，可望提升其實務操作與社群協作之效益。(https://bap.cm.nsysu.edu.tw/?page_id=1674)
4. 總結性Capstone課程與工作坊提供同學實務操作之機會，藉由跨域組別之同學互相切磋，提升其對於人工智慧學習應用於各領域的思維模式與創新能力。

三、共學群之永續發展及社會影響力：

人工智慧為本共學群之主軸，我們除了培育人才外，也注重於實務應用和社會責任。

• 實務連結:

1. 強化人工智慧學習的影響力:

• 開設更多人工智慧學習的線上課程，讓全國各地的在職人士能藉由線上學習進修相關知識。(https://www.youtube.com/channel/UCAkk44tj-6OlD_Xrs4HsKWA)
• 鼓勵學生積極參與國內外相關競賽活動，透過學生社群協作與知識交換之過程，讓其踴躍呈現成果，也會將其作品展現於管院-商業大數據平台上，可望為學生未來就業接軌。(https://bap.cm.nsysu.edu.tw/?page_id=1668)
• 結合本校各學院領域教師開設AI通識課程，激發學生對於人工智慧學習之應用。

2. 提升與本土企業產學合作之機會:

• 加強與業界合作，相關課程引進產業，提供實務資料和問題讓學生解決，以培養具實務能力的人才。(https://bap.cm.nsysu.edu.tw/?page_id=3065)

• 強化與本土的連結，並善盡社會責任:

1. 強化人工智慧學習的影響力:

• 舉辦商業大數據高中生日，推廣計算和分析思維，有利本校招生並善盡社會責任。(https://bap.cm.nsysu.edu.tw/?page_id=4513)
• 鼓勵老師和學生組隊利用商業大數據平台對於商業和社會議題，進行分析並提出具體建議。
• 透過建立大學與產業間彼此交流的管道，以產學合作與諮詢顧問的方式輔導不同產業導入相關技術，也讓中山大學成為各產業人工智慧發展的智庫。

2. 利用人工智慧學習技術探討社會議題
   • 與新加坡管理大學資訊系統學院（簡稱SMU）舉行線上大數據資料分析工作坊，以「策略性人力資本管理」、「商業分析」與「人力資源分析」為主題，由兩校各領域學者分享研究成果。(https://www.cm.nsysu.edu.tw/p/404-1024-244409.php?Lang=zh-tw)
   • 每兩年召開一次「E-Society」網路社會高峰會國際研討會，透過跨領域研究發表及對話，建立傳統與新興學科間彼此交流的第一手觀察和研究成果平台，並企圖解決當代社會所面臨的問題。(https://www.esocietysummit.net/)

四、社區及產業結合規劃：

在高度數位化的社會裡，「大數據分析」是現代企業最重要的核心能力，在企業轉型的過程中，同時具備有程式設計、機率統計和商管專業知識的經理人員將扮演最關鍵的角色，惟不少企業對於內部資料如何分析以及該進行哪方面的分析沒有基礎概念，因此為了協助企業分析內部數據、並達到學生實務應用之互補效益，管院於108年度下學期結合各相關系所的資源，開發：(a)商業大數據分析、(b)數位行銷與電子商務和(c)金融服務與金融科技這三個微學程，藉以培養跨領域的數據分析人才。

管院於108年度下學期首度與企業合作微學程，內容首先以分析技術課程強化學生AI演算與大數據分析能力，並在資料案例課程讓學生於模型建立與預測的過程中，透過教學與實際應用的方式打造AI技術實作基礎，而企業則是做為顧問諮詢的角色，與學生共同交流更多元的場域應用，學程末則有成果發表，由企業的主管出席給予學生最實質的回饋與意見交流。透過同學課程優異的表現，我們希望企業能夠提供實習機會，並且未來在招募大數據分析相關職缺時，優先考量取得該學程合格證明者。

109學年度下學期將重新招募微學程課程廠商，目前已將近十間廠商將與課程進行合作，本共學群未來除了三個管院的微學程外，新成立的其他微學程課程也會積極與業界合作，透過雙方共學與互利之模式，培育更多智慧創新跨域之人才。

亮點特色

本共學群架構已開始執行之三個微學程共同特色如下：

1. 專為非資工管科系的同學設計的課程內容，讓所有科系的同學都能學會使用大數據和人工智慧
2. 引用知名學府(哈佛、麻省理工等)最新的線上課程，提供中文導讀影片並協助取得名校認證
3. 整合國外主流商學院相關線上課程(20⁺)的精華，介紹大數據和人工智慧在商管領域的創新應用
4. 不用依分析方法編寫的教科書，而是依據各商業領域的實務應用設計課程
5. 引進最新的(高階)分析套件，強調商業應用與工具使用，而不是編寫程式
6. 使用開放資料集，以商業實務為中心，自行編寫資料個案，引導同學依照商業邏輯使用不同的數據分析方法來解決實務問題，讓同學在學校就能接觸、並實際操作產業規模的巨量資料
7. Capstone專案將邀請國內企業提供資料進行實務分析，建立與本地企業之間的聯繫網絡
8. 擁有完整的大數據與人工智慧應用開發環境，並提供一系列的演示程式和程式模板，讓同學第一周上課就能實際操作大數據、體驗人工智慧的威力
9. 充分利用雲端資源，學程結束前，每一位同學會在雲端擁有一台完整的人工智慧主機，隨時都可以依需求租用(或透過免費試用帳戶)雲端資源操作巨量資料和最新式的人工智慧模型
10. 強調互助學習，透過翻轉教室與資料分析競賽讓不同系所的同學之間能夠互補專長、互助成長
11. 每周兩次作業討論時間，在互動開放教室由助教提供技術諮詢
12. 擇優獎勵個人作業與小組專案作品，並協助製作主題網頁或微課程短片，透過課程網站發表推播，提高學生的能見度，藉以增加就業機會

教師及學生相關計畫成果亮點特色：

本共學群相關課程不斷擴充教學設施和課程教材，讓所有科系的同學都能使用現代的分析方法和豐富的數據資源，累積科技時代下必備的資訊力！本共學群更於今年五月舉辦兩場『R愛台灣線上研討會』與『暑期讀書會』，其中帶來之成效如下:

• 拓展中山大學-商業大數據平台之名度:

觀看者除了我們自己的學生外，尚有許多外校生、教職員和社會人士， 包括中科院、台經院、經發會、科技部等等，我們也藉由這兩場的活動內容吸引外界人士注意到「中山管院:商業大數據」的資源與活動，期盼透過公開平台之產學交流提升「中山管院:商業大數據」知名度。

• 提升學生實務操作演練之機會:

兩場活動主要由修習微學程之同學帶領觀看者實務操作及演練，當中結合管院自助社團「計量經濟」、「資料視覺化」和「數位行銷」三個學生讀書會(成員包含企管系/碩、中文系、社會系、資管系/碩等同學)，以台灣政府所發布的公開資料為主題，引導觀看者如何使用互動地圖、地理統計、空間計量等套件，分析整理在雲端硬碟上的人口統計、政府資料與地理資訊，讓大家可以透過互動視覺化工具，一起挖掘數據對台灣的價值。

50. RiTW資料集內容和使用方式-活動PPT
50. R的圖資資料結構
50. 圖形資料框的運算方法：sf套件教學
50. R的互動地圖套件：
    14. tmap：高雄市輕軌捷運沿線房價研究-互動地圖
    14. leaflet.minicharts：台灣政府預算支出分析(2011-2019) -Shiny App

• 激發外界廠商願意與管院課程合作之意願:

本活動透過公開式之活動辦理，除了讓外界知悉中山學生的能力外，亦積極推動產學合作，期盼能讓學生與企業夥伴一同使用大數據解決企業真實面臨的困境。而這兩場的活動內容是為非技術背景的人士所設計，只要具備基礎的R語言技能，輔以對的工具和方法，即能於R語言的環境中分析巨量資料。

此外，本計畫積極培育跨域人才，我們於第一門共同課程課餘時間，每週定期有助教會議，協助同學排除修課時所遭遇的程式語言問題，另也結合本院線上資源互助學習，鼓勵同學跨域組成學習團隊，積極與指導老師規劃一系列的課程和活動，透過互助方式互相學習。

109學年上學期之第一門共同課程更有六位成大企管碩士生跨校選修，我們期望本共學群能持續不間斷往其他層面領域拓展，除了培養學生跨域專業及設計思維，也讓更多人了解人工智慧數據之重要性與運作。