國立台北科技大學（National Taipei University of Technology, NTUT）日前選派學生前往美國紐澤西理工學院（New Jersey Institute of Technology, NJIT），進行為期兩週的人工智慧與創新創業海外研習。學生透過企業參訪與專題實作，探索如何將工程思維落實於真實社會需求，培養解決問題與跨領域整合的能力。
結合技術與產業驗證的海外研習
本次研習課程涵蓋機器學習（Machine Learning, ML）、電腦視覺（Computer Vision, CV）、生成式 AI（Generative AI）與機器人學等範疇。研習期間，學員探索的核心並非單純追求最新技術，而是重新釐清特定情境下是否確實需要引進人工智慧技術，從使用者真實痛點出發評估科技的效益與價值。
在實題應用方面，學生嘗試運用工程專業應對高齡照護、寵物照護以及循環服飾等生活議題。此外，研習團隊亦安排參訪當地的金融科技、資訊科技與國際航運企業，讓學生親自了解資料科學與人工智慧如何實際運用於金融風險管理、公共資訊服務及全球航運物流系統中。
整合商業邏輯與全英文簡報發表
研習尾聲要求學員將技術實作與商業思考相結合，針對所選議題完成完整的商業提案。提案內容需涵蓋問題探索、使用者需求分析、人工智慧技術方案、市場可行性驗證、商業模式構思、競爭對手分析及市場進入策略。
最終發表需全程使用英文進行，學員必須將複雜的演算法原理與商業邏輯，轉化為各類背景聽眾都能理解的語言。這項訓練幫助技術背景的學生跳脫單純的工程師思維，轉化為兼具技術能力與商業視野的跨界創新者。
給家長與老師
過去許多學生在學習程式或人工智慧時，容易偏重語法學習或演算法背誦，忽略了技術與現實生活的連結。這次大學生的海外研習經驗顯示，未來科技教育的核心競爭力不在於寫出多少行程式碼，而是能否精準評估問題並判斷技術的必要性。
家長與老師在引導青少年學習 STEM（科學、技術、工程、數學）或 AI 領域時，可以參考以下幾點建議：
- 從真實痛點出發：鼓勵孩子觀察家庭或校園中的真實問題（例如垃圾分類、高齡家人照護需求、書本整理），引導他們思考「這個問題需要什麼工具解決」，而非「學了技術要用在哪裡」。
- 培養跨領域溝通力：程式技術必須搭配表達與溝通。可以透過簡報練習或同儕分享，讓孩子嘗試用淺顯易懂的語言向不懂技術的人解釋自己的設計理念。
- 導入商業與使用者思維：引導孩子在設計成果時，考慮使用者的使用習慣與執行成本，養成兼顧技術與實際效益的通盤思維。
學習小教室
以下整理文中提到的關鍵資訊與科技名詞，幫助非資訊背景的讀者輕鬆理解：
- 人工智慧（Artificial Intelligence, AI）：透過電腦系統模擬人類智慧行為的技術，包含學習、推理、判斷與自我修正的能力。
- 機器學習（Machine Learning, ML）：人工智慧的重要分支。透過演算法讓電腦從大量資料中尋找規律與模式，從而具備自我學習與預測的能力，不需由人工逐一撰寫明確指令。
- 電腦視覺（Computer Vision, CV）：指讓電腦具備像人類一樣「看懂」圖像與影片的能力，廣泛應用於人臉辨識、車牌辨識以及醫療影像分析。
- 生成式 AI（Generative AI）：一種能根據輸入的提示詞，自動生成全新文字、圖片、程式碼或語音內容的人工智慧技術。
- 運算思維（Computational Thinking）：一種解決問題的思考架構，包含拆解問題、找出規律、抽象化與設計演算法步驟，是學習程式設計的核心基礎能力。
常見問題
北科大這次海外研習主要學習哪些內容？
課程涵蓋機器學習、電腦視覺、生成式 AI 與機器人學，並結合創新創業專題與企業參訪，學習將技術應用於金融風險管理、物流與高齡照護等領域。
這項研習如何訓練學生的表達與商業能力？
學生需完成包含問題探索、市場驗證、商業模式與競爭分析的提案，並全程以英文進行簡報發表，將技術概念轉化為大眾易懂的內容。
中小學生學習 AI 時，家長應如何引導？
建議從觀察日常生活的真實問題開始，培養孩子評估技術適用性、跨領域溝通及使用者思維的能力，而非僅停留在寫程式語法。