課程規劃分為三大部分：(1)AI核心必修、(2)專業選修、(3)專題討論、碩士論文與學術研究倫理課程。課程結構與規劃旨在讓學生了解AI基礎至進階之方法與原理，具備應用與實作之能力；同時培養學生了解資料科學在生醫領域、精準健康與其他跨領域的應用場景，並具專業素養與備解決實務問題之能力。

(1) AI核心必修課程

機器學習原理(3學分)、人工智慧與深度學習(3學分)。

(2) 專業選修課程

-資料科學選修課程

人工智慧特論(3學分)、資料探勘特論(3學分)、資料科學與統計特論(3學分)、健康資料庫統計分析(3學分)、最佳化方法(3學分)、大數據分析(3學分)、資訊安全技術特論(3學分)、資訊檢索特論(3學分)、統計模式在流行病學資料之應用(3學分)、基礎生物統計學特論(2學分)、進階生物統計學特論(2學分)。

-生醫應用與精準健康選修課程

生醫訊號與影像處理(3學分)、正子造影特論(3學分)、智慧物聯網特論(3學分)、職能治療與健康促進特論(3學分)、職能與行動照護科技之應用(3學分)、人工智慧與數位精準健康(3學分)、人工智慧於臨床醫學照護實務(2學分)。

-跨領域選修課程(最多認列9學分)

本校其他系所碩士班之所有課程、TAICA臺灣大專院校人工智慧學程聯盟課程。

(3) 專題討論、碩士論文與學術研究倫理課程

專題討論(一)(必修1學分)、專題討論(二)(必修1學分)、學術研究倫理(必修1學分)、碩士論文(必修6學分)。

• ※請同時參閱歷年學分表，並以歷年學分表內容為準。