長庚大學 資訊管理學系

長庚大學「機器人智能互動與創新應用」學程

一、宗旨：

根據研調機構的預估，2016～2020年全球服務機器人銷售金額年複合成長率（CAGR）可望大幅增加26％，預估至2020年銷售金額可達370億美元，其中物流、醫療照護與家務為成長較為快速的領域。許多先進國家對智慧型機器人之研發與其應用十分重視，不斷地投入大量的科研經費以及人才培育，希望可以開發出各種有用的智慧機器人。

本學程之目的在於提供學生機器人智能互動與創新應用之基礎認識，訓練學生熟習機器人創新應用、智能互動、機器人程式寫作等，讓學生充分瞭解機器人智能互動與創新之相關應用，例如教育、娛樂、健康、便利生活、居家照護、智慧家庭之應用等等。因此，希望藉由推動「機器人智能互動與創新應用」學程，能為社會培育出機器人之產業應用的相關人才。

二、依據：

依「長庚大學學分學程設置準則」辦理。

三、目的：

        希望藉由「機器人智能互動與創新應用」學程，培育具備跨領域、系統整合能力之人才，輔助大學部學生取得「機器人智能互動與創新應用」相關技能與知識，提昇其競爭優勢。本校有很多具有智能、創新應用、機器人程式設計領域的教授群，可藉由本學程的推動，將整合、凝聚並提昇本校在「機器人智能互動與創新應用」領域的研究與教學能量。

        本院將定期舉辦說明會及座談會，以說明本學程之相關修業規定、課程規劃及申請流程。

四、申請修讀資格：

      凡本校大學部學生皆可選修本學程。學生修習學程課程之初，要求有意願修習學程之學生先行登錄申請修習本學程，以利統計學程學生人數。

五、學程修業規定：

(一) 凡本校大學部學生修畢「智慧型機器人概論」者，皆可向本學程辦公室提出申請。

(二)   申請者可至本學程網站填寫申請單，連同成績單交至本學程辦公室。

(三)   本學程辦公室每學年期初將公佈可修讀本學程之名額，並依據申請者之「智慧型機器人概論」成績來決定可修讀學程之學生名單。

(四)   經本學程辦公室審查通過之學生，始得修讀本學程。

(五) 學程學生至少須修滿21學分(含)以上，並經學校相關會議審查通過，始得發予學程證書。

六、課程規劃：                   

本學程主要著重於「應用」與「管理」的核心課程，並以「理論」與「技術」為輔助課程。課程分別基礎課程、實務專題和相關技術與應用課程等三個群組，課程規劃說明如下。

(一)課程流程圖如下：

 (二)修習課程說明：

一、基礎課程(必修課程)

1.智慧型機器人概論：

本課程為「機器人智能互動與創新應用」學程的核心課程，闡述智慧型機器人之基本概念、設計方法及應用技術等，旨在建立學生於機器人系統之設計理念及相關知識。本課程強調智能互動程序開發與創新應用為主要教授之課題。此外，本課程將以智慧型機器人為驗證對象，期提高學習程興趣及認知。

二、實務專題課程(必修課程)

1. 智能機器人學與應用：

本課程講解機器人學原理、設計分析與互動應用，透過機器人的歷史與未來的發展，啟發互動機器人的創意設計。本課程將透過Nao機器人介紹機器人的運動與其平衡控制，更重點於醫療看護的互動應用，讓學生整合理論與實作經驗，學以致用，建立紮實的分析與設計實力。

2. 互動機器人程式寫作：

本課程將簡介互動機器人之作業系統、程式開發平台、如何使用感測器回饋與運用本身自由度與周遭環境互動。本課程擬透過設計與應用機器人移動與動作程式讓學生實際體會並學得設計機器人動作程式所需的思考模式。

3. 資訊創客專題：

物聯網包含硬體、軟體以及雲端三個部分，本課程教導同學如何透過LiveCode程式語言進行跨平台軟體快速開發，結合各式硬體創客平台(Arduino, Raspberry Pi等)，完成軟硬整合的專案，並利用LiveCode實作雲端技術連結各種物聯網裝置進行通訊以及資料的交換。

4. 開放源碼技術與應用：

本課程的主要目標，在於讓學生了解開放源碼技術與應用，並使學生學習如何快速從網路世界找到相關開放源碼技術資源、學習開放源碼程式語言以開發相關應用系統。

5. 智慧型機器人實務專題(一)(二)：

本課程整合相關資源，實施專題製作課程，進行分析、規劃、實作、檢討等步驟，以掌握問題核心，並建立學生實作能力，專題目標雖限於智慧型機器人的實務應用，但仍具充分彈性，學生可自由選擇適當議題進行探討。

四、相關技術與應用課程(選修課程)

1. 互動媒體設計：

在本課程中，學生將學習與交互式系統的設計和原型有關的方法和技能。本課程涵蓋從設計問題的初始製定到原型創建的設計過程，將重點介紹設計方法和設計思維，通過一系列設計練習，讓學生展現他們的設計感和實用技能於機器人的顯示介面。

2. 大數據分析方法：

本課程在介紹並且實作常見的巨量資料分析方法，讓學生瞭解大數據分析背後其資料探勘方法。並搭配R語言實作，藉此使學生能夠掌握常見資料分析方法，以增進學生在資料處理與分析上面的能力，並應用於互動機器人。

3. 大數據處理與分析技術：

本課介紹巨量資料分析相關技術以及實作技巧，課程包含分散式運算與儲存平台、異質性資料庫與可規模化之資料探勘技術之實作與應用，並應用於互動機器人。

4. 物聯網資訊系統 ：

本課程主要目標是協助學生設計與實作IoT應用系統的能力，不僅對IoT硬體研製有基本的認識，同時IoT對於資訊流中需要許多軟體、系統、服務及營運模式也能具備基本研發能力，令台灣的IoT應用發展更加多元化。

本學程之修習課程規定如下表所示：

 附註：學分數異動以開課系所為主，修課時請先行確認。