【高教深耕計畫補助「人工智慧與資料學」學程學生參賽】
在高雄大學高教深耕計畫經費支持下，「人工智慧與資料科學學程」學生於近期參與了由台積電主辦的「TSMC 2025 智慧製造工作坊」。活動中，各校優秀學子齊聚一堂，組成跨校跨域團隊，於限時內完成製程優化專案挑戰，展現高壓環境下的分析力、協作力與AI應用能力，更提前與業界接軌，體現高等教育在培養創新科技人才的努力與成效。
在高教深耕計畫經費支持下，高雄大學「人工智慧與資料科學學程」學生參加由台積電舉辦的智慧製造工作坊，透過業界出題與限時競賽挑戰AI應用實力。學生提出創新排程與AI代理解決方案，實地體驗產業議題並提升跨域協作能力，展現AI於製造領域的實踐潛力。
在高雄大學高教深耕計畫經費支持下，「人工智慧與資料科學學程」學生於近期參與了由台積電主辦的「TSMC 2025 智慧製造工作坊」。活動中，各校優秀學子齊聚一堂，組成跨校跨域團隊，於限時內完成製程優化專案挑戰，展現高壓環境下的分析力、協作力與AI應用能力，更提前與業界接軌，體現高等教育在培養創新科技人才的努力與成效。
本次競賽由台積電實際產線遭遇的問題出發，設計兩大挑戰主軸：「智慧工廠調度最佳化」與「AI代理系統應用」。學生需在既有資源與時限下，針對題目中的生產情境提出創新解法。
其中一組針對如何在「最小報廢量」與「最短路徑」間取得平衡，進行生產排程優化。他們模擬工程師的一日作業流程，評估突發狀況下的機器與人力調度，藉由多種演算法進行比較分析，尋求高效低損的運送決策。
另一組則以AI代理（Agentic AI）協作為提案主軸，應用Model Context Protocol (MCP) 建立可調整、可擴展的代理式AI架構，試圖強化製造流程中的即時決策與資料整合能力，回應未來智慧工廠對自動化與安全性的高度要求。
參賽學生須在六小時內，完成資料分析、模型設計與簡報製作，並於中期向業界評審團回報進度，模擬真實職場中跨部門協作的工作節奏。學生反映，這次活動讓他們不只提升技術能力，更學會在高壓情境下有效溝通與應變，對日後就業有極大助益。
除了技術上的扎實訓練，學生也透過台積電部門主管的專題演講，深入理解晶圓製程、設備維運與EUV製程等實務議題，進一步思考AI與自動化在其中扮演的角色與發展潛力。從資料前處理、模型設計到簡報呈現，學生皆於跨校組隊中完成挑戰，在實戰中強化專業能力，也更清楚自身職涯方向與未來職場的準備重點。
本次競賽由高雄大學統計學研究所帶領「人工智慧與資料科學學程」學生參與，並獲教育部高教深耕計畫補助，作為該學程學生實作與應用成果的重要展現。透過參與與業界真實接軌的產學合作競賽，學生不僅累積AI與資料科學應用經驗，更展現本校在培育具備實戰能力與創新思維人才上的努力與成效。
【聯合國永續發展目標(SDGs)系列推廣】
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【文字：統計學研究所 吳蘭屏；圖：統計學研究所 吳蘭屏；編修：教發中心林尹千專任助理】