交通大學：站上AI最前線，培養跨域尖兵

2016年，交通大學數據科學與工程研究所通過教育部審核正式成立，這是國立大學中第一個專注於數據科學的研究所。

交大數據所所長曾新穆指出，教學特色從英文所名“Institute of Data Science and Engineering”即可略知。

所名中特意置入兩項不同專業，一是Data Science，意指資料科學，教學主軸在於建構資料模型化，及分析建構方法；另一為Engineering，意指工程，主軸在於資料分析工程，並研究如何提升分析品質。兩者結合，即與傳統的資訊工程研究所有了區隔。

跨領域發展，研究題材趨向多樣性

跨領域是交大數據所最大特色。交大身為頂尖研究型大學，擁有多元又厚實的師資、研究能量，這些都是數據所成立的最大支援系統。

在跨領域概念下，數據所隸屬於交大資訊學院，除了本院跨系師資支持外，再結合理學、管理、電機工程、生科等學院系所師資，先架構出學院間的整合交流平台，再建構完整的數據科學學科與教育平台。

譬如，從資訊學院原有的資料探勘、巨量資料分析、電腦視覺化、機器學習、人工智慧等學科出發，再跨足電機學院的晶片設計製造、管院的運輸物流及金融分析、生科院的生物資訊與轉譯醫學、工學院的智慧型材料及機器人等，整合出數據科學與工程的核心技術，發展出多樣性的跨領域研究範疇。

交大數據所目前正積極發展四大研究範疇：

智慧製造：透過數據分析，探討如何預估製程良率。所內正與工具機業、石化業等傳統產業合作，共同研究找出可提升良率的製程改良。

智慧金融：所內透過資料庫模型化技術，一來協助銀行業計算個人或企業貸款風險，以期減少壞帳率；二來，可協助銀行業進行資產配置分析，試算藉由何種投資組合，可達到最佳報酬效益。

智慧生醫：例如，曾新穆率領研究團隊進行「iDeepCare」計畫，與三軍總醫院合作，從既有的2,000多張醫學檢測影像中，建構出一個模型化資料庫，並開發一套演算法來判定大腸瘜肉的質性，其判斷準確度可達97％。這項研究已發表在醫學消化內科排名第一的國際期刊，國際媒體路透的“Health”欄目，也曾越洋採訪研究成果。

智慧商務：主軸在討論智慧電子商務的未來與發展。

搭起串連後，交大數據所研究範疇將陸續擴充至物聯網、人工智慧、智慧學習與智慧交通物流等多元面向。

課程架構嚴謹，先行輔導非本科系學生

交大數據所的學生來源相當多元，50％來自資訊相關科系、25％來自統計與數學相關、25％來自其他科系，像是財金、經濟、生科、化學、物理等，學生各自學習需求都不同。

為提高學生的學習效益，交大數據所嚴謹地架構出課程內涵，主要分成三個層次：預備先修、基礎核心、進階選修。

預備先修以資訊、統計的基礎專業學習為主，由於一半以上學生並非來自本科系，所內會先檢視每位學生在大學的學習履歷，排定預備先修清單，並輔導學生到外院或其他科系進行先修，之後再進入基礎核心與進階學習。

今年3月，交大正式成為科技部核定全國性的 AI 創新研究中心之一。

6月，台灣微軟又與交大合作成立「AI 與數據科學人才培訓暨認證中心」，導入微軟專業認證課程（Microsoft Professional Program，簡稱MPP），放上交大的開放式課程網站，協助學生取得資料科學（Data Science）與AI課程認證。

曾新穆指出，所方會要求學生在核心相關課程要修過，其他則可視個人興趣與需求選修。

在人工智慧快速進化下，數據科學運用有無限的想像空間。交大數據所站在浪頭上，正為台灣培育出一群前線尖兵。