你知道有哪些AI相關科系嗎？隨著AI 的發展，越來越多的職業受到其衝擊，就業難度變大。但是同時這也帶來了許多機會——產業的蓬勃發展意味著大量的人才需求，很多人都想要從事AI相關的職業，而對於準備填報志願的準大學生來說，選對專業對我們未來進入這一行業有極大的幫助。為此，我們整理了4大AI相關科系&對比，同時附上6大AI科系出路和薪水義工參考。
AI 相關科系：探索人工智能的學術殿堂
AI相關科系1：電腦科學與工程學系
電腦科學與工程學系是 AI 領域的基礎科系。該學科主要研究電腦系統的設計、開發與應用，從硬體架構到軟體算法，都在其研究範圍之內。AI 作為電腦科學的重要分支，在這裡得到了全面且深入的探討。
該科系的所學科目包括：
- 程式設計：掌握 Python、Java 等程式語言，是進行 AI 開發的基礎。
- 數據結構與算法：學習如何高效處理和存儲數據，以及設計優化算法。
- 機器學習：深入研究各種機器學習模型，如決策樹、神經網絡等。
- 深度學習：聚焦於深度神經網絡的原理與應用。
難易度方面，電腦科學與工程學系對邏輯思維和數學基礎要求較高，尤其是算法和機器學習部分，需要學生花費較多精力去理解和實踐，但掌握後收穫頗豐。
AI相關科系2：資訊工程學系
資訊工程學系側重於資訊技術的工程應用。在 AI 領域，它著重於將理論轉化為實際可用的系統和工具。從數據的收集、處理到模型的部署，都需要資訊工程的技術支持。
其主要科目有：
- 資料庫管理：學習如何構建和管理大型資料庫，為 AI 提供數據支持。
- 作業系統：了解電腦系統的核心架構，提升系統性能。
- 人工智慧概論：全面認識 AI 的發展歷史、基本概念和應用領域。
- 自然語言處理：研究如何讓電腦理解和生成人類語言。
資訊工程學系的課程難易度相對較為均衡，但資料庫和作業系統等科目需要一定的抽象思維能力，且實踐環節較多，需注重理論與實踐的結合。
AI相關科系3：統計學系
統計學系在 AI 領域中扮演著不可或缺的角色。AI 的核心是基於數據進行模型訓練和預測，而統計學正是研究數據收集、分析和解釋的學科。透過統計方法，可以從海量數據中提取有價值的信息，為 AI 模型提供理論依據。
該科系的課程包括：
- 概率論：研究隨機現象的數學規律，是統計分析的基礎。
- 數理統計：學習如何設計實驗、收集數據，並運用統計方法進行推斷。
- 回歸分析：建立變量之間的關係模型，用於預測和決策。
- 大數據分析：針對海量數據，運用統計方法進行處理和分析。
統計學系的難易度主要體現在數學理論的學習上，概率論和數理統計等科目需要扎實的數學功底，但掌握統計方法後，在 AI 數據分析領域將具備強大的競爭力。
AI相關科系4：機械工程學系（智慧機械方向）
在 AI 時代，機械工程學系也在不斷創新，衍生出智慧機械方向。該方向將 AI 技術應用於機械設計、製造和控制中，實現機械設備的智能化。例如，透過機器學習算法讓機器人能夠自主規劃運動路徑，或利用感測器和 AI 技術實現設備的故障預測。
其主要學習科目如下：
- 機械設計：掌握機械結構的設計原理和方法。
- 自動控制原理：學習如何對機械系統進行自動化控制。
- 機器人學：研究機器人的結構、運動學和控制策略。
- 智慧製造技術：了解 AI 在製造業中的應用，如數字孿生、智能工廠等。
機械工程學系（智慧機械方向）的課程涉及機械、電子和 AI 多個領域，知識面廣，難易度因個人興趣和基礎而異。機械設計和自動控制原理需要一定的空間想像力和物理基礎，而機器人學和智慧製造技術則與 AI 結合緊密，充滿挑戰與樂趣。
AI 相關科系：差異對比
不同的 AI 相關科系在課程設置、研究方向和培養目標上存在明顯差異。以下透過表格形式，對上述 4個 AI 相關科系進行詳細對比，大家可以根據以下描述選擇最適合自己的科系：
| 科系名稱 | 核心研究方向 | 課程難易度特點 | 適合學生類型 |
| 電腦科學與工程學系 | 電腦系統設計、AI 算法開發 | 邏輯思維和數學要求高 | 對算法和程式設計感興趣，數學基礎紮實 |
| 資訊工程學系 | 資訊技術工程應用 | 課程均衡，實踐性強 | 善於將理論轉化為實踐，對系統開發感興趣 |
| 統計學系 | 數據分析與統計建模 | 數學理論要求高 | 喜歡數學，擅長從數據中發現規律 |
| 機械工程學系（智慧機械方向） | 機械智能化設計與控制 | 知識面廣，跨領域學習 | 對機械和 AI 都有興趣，具備空間想像力 |
AI 相關科系：學校推薦
在台灣，有多所大學在 AI 相關科系方面具有強大的教學和研究實力。以下是上述提及的 AI 相關科系在台灣大學中的強勢表現，並附上學校的 QS 排名及簡短介紹：
| AI相關科系 | 推薦學校 | QS 排名 | 學校簡介 |
| 電腦科學與工程學系 | 國立台灣大學 | 69 | 國立台灣大學是台灣最負盛名的高等學府，其電腦科學與工程學系師資力量雄厚，研究成果豐碩。在 AI 算法、機器學習等領域具有領先地位，與業界聯繫緊密，為學生提供豐富的實習和就業機會。 |
| 資訊工程學系 | 國立交通大學 | 202 | 國立交通大學在資訊工程領域久負盛名，其資訊工程學系注重理論與實踐結合。在 AI 的工程應用方面，如資料庫管理、系統開發等方向，具有深厚的研究基礎和教學經驗，培養出眾多優秀的資訊工程人才。 |
| 統計學系 | 國立清華大學 | 168 | 國立清華大學的統計學系在台灣名列前茅，該系師資隊伍中不乏國際知名的統計學家。在 AI 數據分析、概率論和統計建模等方面研究成果顯著，為學生提供了良好的學術研究環境和就業前景。 |
| 機械工程學系（智慧機械方向） | 國立成功大學 | 207 | 國立成功大學的機械工程學系歷史悠久，在智慧機械方向上不斷創新。學校擁有先進的實驗設備和研究平台，在機器人學、智慧製造等領域取得了眾多成果，培養的學生深受業界歡迎。 |
6大AI 相關科系出路
AI相關科系出路1：機器學習工程師
機器學習工程師主要負責開發和優化機器學習模型，用於解決各種實際問題，如數據分類、預測分析等。工作內容包括數據清洗和處理、模型選擇與訓練、模型評估和部署等。
出路薪水：
- 初級（1 – 3 年）：月薪約 4 – 6 萬元。初級工程師主要協助團隊完成數據處理和簡單模型訓練工作。
- 中級（3 – 5 年）：月薪約 6 – 8 萬元。中級工程師能夠獨立完成複雜模型的開發和優化，並參與項目整體設計。
- 高級（5 年以上）：月薪約 8 – 12 萬元。高級工程師通常負責技術領導工作，帶領團隊攻克難題，並制定技術方案。
AI相關科系出路2：數據分析師
數據分析師的工作是收集、整理和分析數據，為企業決策提供支持。他們需要運用統計方法和數據可視化工具，從海量數據中提取有價值的信息，並撰寫分析報告。
出路薪水：
- 初級（1 – 3 年）：月薪約 5 – 5.5 萬元。初級數據分析師主要負責數據收集和初步處理工作。
- 中級（3 – 5 年）：月薪約 5 – 7.5 萬元。中級數據分析師能夠獨立完成複雜的數據分析項目，並提供有價值的建議。
- 高級（5 年以上）：月薪約 5 – 10 萬元。高級數據分析師通常擔任分析團隊的負責人，參與公司戰略決策。
AI相關科系出路3：機器人工程師
機器人工程師從事機器人的設計、開發和維護工作。在智慧機械領域，他們需要結合機械設計、自動控制和 AI 技術，實現機器人的智能化功能，如自主導航、任務規劃等。
出路薪水：
- 初級（1 – 3 年）：月薪約 4 – 6 萬元。初級工程師主要協助完成機器人結構設計和簡單控制程序編寫。
- 中級（3 – 5 年）：月薪約 6 – 8 萬元。中級工程師能夠獨立完成機器人系統的開發和測試工作。
- 高級（5 年以上）：月薪約 8 – 12 萬元。高級工程師負責機器人技術的創新和研發，帶領團隊開展重大項目。
AI相關科系出路4：軟件工程師（AI 應用方向）
軟件工程師（AI 應用方向）主要負責開發基於 AI 技術的軟件應用。他們需要將 AI 模型集成到軟件系統中，實現各種智能化功能，如智能客服、推薦系統等。
出路薪水：
- 初級（1 – 3 年）：月薪約 5 – 5.5 萬元。初級工程師主要參與軟件項目的基礎開發工作。
- 中級（3 – 5 年）：月薪約 5 – 7.5 萬元。中級工程師能夠獨立完成 AI 應用軟件的模塊開發和測試。
- 高級（5 年以上）：月薪約 5 – 10 萬元。高級工程師負責軟件項目的整體架構設計和技術管理工作。
AI相關科系出路5：算法工程師
算法工程師在 AI 領域至關重要，主要聚焦於設計、改進及實施各種 AI 算法 。他們的日常工作包含研究前沿算法理論，將其應用於具體業務場景，如設計搜索算法提升搜索引擎效率，或開發推薦算法以優化商品推薦系統。在研發新算法時，需反覆進行算法的測試、調優，以保障算法性能達到最佳。
出路薪水：
- 初級（1 – 3 年）：月薪大約 5 – 7 萬元。初級算法工程師主要協助團隊理解、實現基礎算法，並在指導下對現有算法做一些簡單調整。
- 中級（3 – 5 年）：月薪大概在 7 – 9 萬元。中級算法工程師可獨立承擔小型算法項目的研發，在算法的優化和性能提升上有一定經驗，能將算法和實際業務需求有效結合。
- 高級（5 年以上）：月薪可達 9 – 15 萬元。高級算法工程師通常是團隊的技術骨幹，負責攻克複雜算法難題，引領新算法研究方向，主導大型算法項目的全流程研發。
AI相關科系出路6：智能硬件工程師
智能硬件工程師將 AI 技術與硬件設計相融合 ，致力於研發具備智能化功能的硬件產品，如智能手機、智能家居設備、可穿戴智能設備等。工作涵蓋硬件架構設計、選型採購、電路設計、軟硬件聯調，並且要把 AI 算法嵌入硬件系統中，實現硬件的智能化運作。
出路薪水：
- 初級（1 – 3 年）：月薪約 4 – 6 萬元。初級智能硬件工程師主要協助進行硬件的測試工作、參與簡單的電路設計，在資深工程師指導下學習將 AI 技術集成到硬件中。
- 中級（3 – 5 年）：月薪大約 6 – 8 萬元。中級智能硬件工程師能獨立完成一般智能硬件項目的部分模塊設計，熟練進行軟硬件聯調，在 AI 技術和硬件融合方面有一定的實踐經驗。
- 高級（5 年以上）：月薪可達 8 – 12 萬元。高級智能硬件工程師可以主導整個智能硬件產品的研發，從最初的概念設計到最終產品量產，都能全程把控，在 AI 與硬件深度融合技術上有深入研究和創新成果。
AI 相關科系常見問題
1.AI 相關科系對數學基礎要求有多高？
AI 相關科系普遍對數學基礎有較高要求。無論是機器學習中的算法設計，還是統計學中的數據分析，都需要紮實的數學知識。例如，線性代數用於處理數據矩陣，概率論用於分析不確定性，微積分則在優化算法中起著關鍵作用。因此，具備良好的數學基礎，將有助於更好地理解和掌握 AI 相關知識。
2.非 AI 相關科系背景的學生，能否進入 AI 行業？
當然可以。AI 行業需要跨學科人才，具備其他專業背景反而可能成為優勢。例如，具有生物學背景的人可以從事生物醫學 AI 研究，有經濟學背景的人適合進行經濟數據分析。非 AI 相關科系的學生可以透過自學、在職培訓或攻讀 AI 相關的碩士學位，掌握必要的 AI 知識和技能，從而進入 AI 行業。
3.AI 相關科系畢業後，就業競爭壓力大嗎？
目前，AI 行業發展迅速，對專業人才的需求遠大於供給，因此就業競爭壓力相對較小。然而，隨著越來越多的人選擇 AI 相關科系，未來競爭可能會逐漸加劇。要在就業市場中脫穎而出，學生需要在學習期間不斷提升自己的專業技能，積累實踐經驗，參與科研項目或實習，提高自己的綜合競爭力。
參考文獻
- 田孟心 (2025) AI秒殺人類工程師，現在矽谷科技家長都希望小孩讀「這類科系」｜天下雜誌, 天下雜誌. Available at: https://www.cw.com.tw/article/5135434 (Accessed: 07 July 2025).
- (No date) 大碩研究所補習班:提供研究所考試、研究所推甄、在職專班、EMBA最新考試資訊. Available at: https://www.daso.com.tw/newExam/inside?str=1FA252814A5DA096AE619A2812CD46B1 (Accessed: 07 July 2025).
- AI人工智慧要讀什麼科系?關於選讀「人工智慧方向」你不得不知道的規劃學習路徑。 (no date) – TUN大學網 有問必答社群. Available at: https://university.1111.com.tw/zone/University/discussTopic.asp?cat=University&id=223007 (Accessed: 07 July 2025).
