AI是屬於什麼科系？

隨著人工智慧（AI）技術的迅速發展，AI已成為當今科技界最重要的領域之一。從自動化任務到數據分析，AI正在改變各行各業的運作模式。學習AI相關知識的需求日益增加，讓許多學生和專業人士開始尋找合適的學科和職業路徑。本文將探討AI所涉及的多個學科、相關職業及其在未來職場中的發展趨勢。無論是高中生考慮選擇科系，還是專業人士尋求轉型，對AI的理解都將是他們成功的關鍵。

AI是屬於什麼科系？

人工智慧（AI）是一個多學科交叉的領域，涉及許多不同的學科與專業。主要的科系包括：

1. 資訊科學與工程 ：這是AI的核心基礎，學生將學習程式設計、演算法和資料結構等基本知識。這些技能對於開發AI應用是不可或缺的。

2. 數學與統計 ：數學是AI的基石，尤其是線性代數、微積分和機率論等，這些知識有助於理解和構建AI模型。

3. 物理與化學 ：這些科目可以應用AI來解決科學問題，例如在材料科學和藥物開發中的應用。

4. 生物醫學 ：AI在疾病診斷和藥物研發中扮演越來越重要的角色。

5. 商業與經濟學 ：在這些領域中，AI技術可以用來分析市場趨勢和預測業務需求。

此外，隨著AI的普及，許多大學已經開設了專門的AI學程，這些學程通常跨足多個學科，以便學生能夠從不同的角度理解和應用AI技術。例如，國立成功大學和長庚大學等機構都已設立AI相關的碩士學位課程。

因此，如果你對AI感興趣，選擇資訊科學、數學或相關領域的科系會是非常有利的，但並不是唯一的路徑。跨學科的知識能讓你在AI的應用領域中發揮更大的作用。

AI相關工作有哪些？

隨著人工智慧的迅速發展，AI相關工作需求持續上升。根據PwC的調查，2024年AI職缺數量增長顯著，尤其在金融、資訊科技及專業服務領域。這些職位包括機器學習工程師、數據科學家、AI產品經理和自然語言處理專家等。擁有AI技能的求職者薪資增幅可達25%，顯示出這些技術在當前市場的重要性。

AI高中要讀什麼科系？

在當今快速變化的科技時代，對於有志於進入人工智慧（AI）領域的高中生來說，選擇合適的科系是至關重要的。許多大學已經開始增設與AI相關的學程，這些學程涵蓋了多個領域，適合不同興趣和背景的學生。

常見的科系選擇

1. 資訊工程系 ：

資訊工程是學習AI的基礎，該科系通常教授程式設計、數據結構、演算法等核心知識。對於未來想成為AI工程師或數據科學家的學生來說，這是最直接的選擇。

2. 人工智慧相關科系 ：

近年來，許多大學設立了專門的AI學士或碩士學位課程，例如「人工智慧科技碩士學位學程」和「智慧製造工程系」。這些課程通常聚焦於AI的實際應用，如機器學習、深度學習等技術。

3. 數據科學系 ：

隨著大數據的興起，數據科學成為了一個熱門選擇。這個科系教授學生如何收集、分析和解釋大量數據，這在AI的發展中極為重要。

4. 機械工程系或電子工程系 ：

如果學生對機器人技術或智慧產品的開發感興趣，這些工科系所也能提供相關的AI知識和技能。

5. 其他跨領域科系 ：

一些學校開始提供結合AI與其他領域的課程，如AI在醫療、金融和設計等領域的應用，這為學生提供了更多的選擇和可能性。

學習路徑的建議

為了更好地準備進入這些科系，高中生可以考慮以下幾個方向：

– 參加AI相關的課外活動和實作營 ，如AI實作體驗營，這能幫助學生獲得實際的操作經驗，並激發他們的興趣。
– 在線課程和資源 ，利用網絡平台學習程式設計和數據分析，這些基礎知識對未來的學習至關重要。

AI工程師讀什麼系？

想成為一名 AI 工程師，選擇正確的學科是非常重要的。以下是幾個適合追求這個職業的科系：

1. 資訊工程系 ：這是最常見的選擇，學習內容包括程式設計、演算法及資料結構等基礎知識，為成為 AI 工程師打下堅實的基礎。

2. 電機工程系 ：此系所專注於機器學習和深度學習等核心技術，能將 AI 技術應用於電機及自動化領域。

3. 數學系和統計學系 ：這些科系將教授資料分析和建模技能，對於理解和處理 AI 模型所需的龐大數據非常重要。

4. 相關的其他科系 ：除了理工科系外，像資訊管理、財務金融或心理學系也可以考慮，因為它們可以將 AI 技術應用於商業、金融或人機互動等領域。

在選擇學系時，建議考慮個人興趣、未來發展潛力以及學校的資源。如果你對編程、數學及數據分析有濃厚的興趣，那麼選擇資訊工程或數學相關科系將非常有利於你的職業發展。

此外，成為一名優秀的 AI 工程師不僅僅依賴學科背景，還需要掌握數學、編程語言（如 Python、Java）、機器學習算法及相關的跨學科知識。透過持續學習和參與專業社群，你將能在這個快速發展的領域中脫穎而出。

什麼職業最容易被AI取代？

隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，許多職業面臨被取代的風險。根據最近的研究和報告，以下是一些最容易受到AI影響的職業：

1. 客服與行政職位 ：這些職位通常涉及大量重複性任務，例如資料輸入和客戶查詢，AI可以有效地自動化這些工作。特別是電話客服和櫃檯人員的工作，因為它們需要的互動主要是基於預先設定的回答，AI可以輕鬆接管。

2. 數據分析師與財務職位 ：隨著AI能夠快速分析和處理大量數據，這些工作也受到威脅。AI能夠識別市場趨勢並進行財務預測，將許多傳統的財務分析師和會計職位推向邊緣。

3. 科技領域的工程師 ：儘管許多專家認為AI將成為工程師的好幫手，但程式設計師和數據分析師等職位仍然會受到AI的影響，尤其是當AI能夠生成代碼和自動化測試時。

4. 法律助理與研究分析師 ：這些職位通常涉及對大量法律文件的分析，AI可以快速地處理和分析這些文件，因此這些職業的需求可能會減少。

5. 內容創作者 ：媒體行業也受到了AI的影響，許多新聞機構已經開始使用AI生成內容。儘管如此，內容創作者的工作中仍有不少需要人類創意的部分，因此完全取代並不容易。

根據世界經濟論壇的報告，未來五年內，這些職業的減少將可能對從業者的性別分布造成影響，因為許多受影響的職位主要由女性擔任。這不僅反映出AI對勞動市場的影響，也提示我們在面對技術變革時，應該加強對未來職業技能的培養和適應。

AI會取代工程師嗎？

隨著人工智慧（AI）技術的快速進步，許多人開始質疑AI是否會取代工程師的工作。然而，專家們普遍認為，儘管AI在某些特定任務上展現出強大的能力，但在未來可預見的期間內，它並不會完全取代工程師的角色。

首先，AI確實能夠自動化一些重複性和例行性的任務，例如代碼生成和錯誤檢測。這種技術可以提高工程師的工作效率，使他們能專注於更具創造性和複雜性的問題解決。然而，當前的AI系統在創造性思維和批判性分析方面仍存在重大局限，這些是軟體開發中至關重要的技能。例如，AI生成的代碼常常需要人工檢查，以確保其正確性和有效性。

此外，工程師在設計和開發複雜系統中所需的專業知識和人際交互能力，AI無法輕易模仿。未來的軟體工程仍將依賴人類的創新能力和對倫理、法律等問題的考量，特別是在處理涉及個人數據或公共安全的應用時。

因此，儘管AI在某些方面可能會影響工程師的工作需求，導致部分職位減少，但它同時也會促進對具有新技能的工程師的需求，如AI倫理、機器學習和雲計算等新興領域的專業知識。這意味著工程師可以通過學習和適應新技術來增強自身的競爭力。

AI溝通師是什麼？

AI溝通師，或稱為提示工程師（Prompt Engineer），是一個新興職業，旨在協助人類與人工智慧系統之間進行有效的互動。這些專業人士的主要責任是設計和調整提示詞，以引導AI生成符合需求的內容，從而充分發揮AI的潛能。

AI溝通師需具備多項技能，包括：

1. 自然語言處理（NLP）專業知識 ：理解NLP技術和機器學習算法，如遞迴神經網路（RNN）和Transformer模型，這對於設計有效的提示至關重要。

2. 清晰的邏輯和跨領域溝通能力 ：能夠分析團隊需求，並將其轉化為AI能理解的指令，這一點在解決問題和協作時尤為重要。

3. 創意思考和寫作技巧 ：靈活運用語言創建提示詞，並能夠在特定領域中適當使用相關詞彙。

這一職位的需求正在快速上升，許多企業希望招聘具有這種專業能力的人才。據報導，許多公司願意為AI溝通師提供高達百萬的年薪，以滿足其在日常業務中的需求，尤其是在SEO、文案企劃和客服等領域。隨著AI技術的進一步發展，AI溝通師的角色將越來越重要，可能成為各行各業的標配職位。