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AI人工智慧發展至今，以令人難以想像的飛速成長當中，面對新的趨勢與環境變化，產官學研各界正在評估其中的機會與挑戰，而對於站在教育第一線的老師而言，日新月異的新科技該怎麼教？企業需要什麼？如何培養學生成為未來職場所需的AI人才？他山之石可以攻錯，來看看美國知名的研究型大學馬里蘭大學（University of Maryland，簡稱UMD）怎麼做。

顧名思義，工業人工智慧主要關注產業應用，馬里蘭大學特聘教授暨工業人工智慧中心主任李傑將其定義為一門系統性的學科，為工業應用需求開發、驗證以及部署各種機器學習演算法。近來，李傑教授正在馬里蘭大學啟動工業人工智慧中心，預計將在今年9月正式營運，屆時將擴大AI人工智慧教育及研究範疇。

「工業人工智慧不該限縮在高階研究員的領域，我想把它帶到大學教育階段，從大二開始學習。」在課程當中，學生將會學到人工智慧、機器學習以及資料科學基礎知識。

「從歷史上來看，過往人工智慧專注在資料本身──也就是引用大量數據資料來訓練機器。然而，在產業應用之下，我們必須確保數據資料和背景資訊的相關性，以及控管數據資料的品質。」──馬里蘭大學特聘教授暨工業人工智慧中心主任李傑

AI教育形式多元，對李傑而言，工業人工智慧包含三大要素：資料（Data）、特定領域（Domain）以及類別（Discipline），「從歷史上來看，過往人工智慧專注在資料本身──也就是引用大量數據資料來訓練機器。」李傑表示，在產業應用之下，要做到的不僅於此，「我們必須確保數據資料和背景資訊的相關性，以及控管數據資料的品質。」換句話說，數據資料的蒐集要以特定領域的需求為導向（例如汽車製造或電機工程），並將類別──也就是資料的品質控管──也納入框架中，以確保訓練AI的成果。

除了教學課程，李傑也將在工業人工智慧中心為學生提供研究實習的機會，讓學生建立專業知識的同時與產業接軌，創造未來就業競爭力。

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