如何縮短學用落差？國立雲林科技大學智慧科技學院資訊工程系給出的解方是「將產學合作的經驗化為育才的教材」，近年來系上積極推動的「跨域AI精準檢測學程」就是最好的例子，師生團隊透過AI辨識技術的應用，走入傳產及高科技等各產業，並將累積而來的技術能量轉化為教材與課程，讓學生在求學階段便能接軌產業現場需求。

AI發展如此迅猛，各行各業無不挖空心思學習及應用，以製造業為例，無論輪胎、晶圓、玻璃還是皮革產品，生產時都需要大量仰賴人工品保，過程不僅耗費人力成本，也容易受到經驗與疲勞影響而產生誤差，尤其在講求良率與效率的產業環境中，如何快速且穩定地辨識瑕疵、提升良率，已成為企業競爭力的重要關鍵。

如今，隨著AI影像辨識技術日益成熟，過去亟需人工目視與經驗判斷的作業流程，有機會透過智慧檢測系統完成；然而，從模型訓練到產線部署，企業往往缺乏兼具AI技術與產業實務的人才來主導，致使成效大打折扣。「我們不只是要幫產業解決問題，更要一起培育出能夠整合光學、影像、AI、設備及產線的跨域人才。」雲科大資工系系主任朱宗賢直言，產業對於AI辨識人才的需求，正是「跨域AI精準檢測學程」創辦的初衷。

【當AI走進產線，智慧檢測成為產業新需求】

事實上，除了傳統製造業，AI辨識技術的應用場域也快速向外延伸，從咖啡豆品質分級、面板瑕疵檢測，到半導體晶圓檢測、醫療影像判讀，甚至物流貨品辨識與智慧倉儲管理，都已成為AI技術實際落地的重要場景。
「與產業的合作，讓系上的老師累積了不少經驗，若是這些經驗只停留在合作案就太可惜了。」朱主任表示，正因為看見智慧檢測人才需求日益明確，系上才進一步推動「跨域AI精準檢測學程」，將產業現場的技術需求與教學內容緊密結合。透過執行教育部「實作場域設備精進計畫」，系上建置人工智慧精準檢測實作場域，充實相關設備並發展配套課程，提供學生學習與實作所需的資源。

為了讓學生真正理解AI檢測系統的運作邏輯，學程內容從AI模型訓練出發，延伸至智慧辨識所需的各項核心能力，包含程式設計、資訊工程基礎、影像處理、電腦視覺、機器學習等，接著再逐步進入資料蒐集、資料標註與模型建立階段；當模型完成後，還要進一步部署至實際設備中，透過真實產線驗證辨識結果，並根據測試成果持續修正與優化模型。如此循序漸進的課程設計，讓學生能夠理解一套AI檢測系統從無到有的完整建置流程。

【集結跨域師資，建構強大的教學戰隊】

值得一提的是，「跨域AI精準檢測學程」並未額外增加學生的負擔，朱主任指出，「師資團隊已經將精準檢測相關內容融入既有課程架構之中」，未來修畢學程的學生，除了取得資訊工程系學位外，也會同步獲得學程證書，為未來投入智慧製造、AI檢測及系統整合等領域奠定更扎實的專業基礎。

朱主任口中的師資團隊，正是雲科大能夠成為AI辨識人才培育重鎮的堅強基石，以生成式AI相關課程為例，林義隆老師及李宗儒老師共同參與規劃與教學，負責建立學生在生成式AI與模型訓練領域的專業能力；至於AOI相關教學與實作由陳士煜老師參與推動，引導學生理解光學成像、影像取得與瑕疵辨識等核心技術；在邊緣AI領域，則由陳銘哲老師及李建緯老師共同協助課程設計與設備應用，帶領學生學習如何將AI模型部署至邊緣設備，進行即時運算與現場決策。

【讓產業需求成為課程，讓畢業生成為企業所需人才】

透過不同專長教師的分工合作，學生不僅能接觸AI演算法本身，更能理解從軟體、硬體到產線整合的完整知識體系，真正建立解決產業問題所需的跨域能力，未來無論投入智慧製造、半導體、工具機、醫療科技或物流等領域，都能依據不同場域的需求，讓AI智慧辨識技術真正落地。

「讓學生帶著實戰力去就業，就是我們的期待。」朱主任強調，面對智慧製造快速發展，以及AI技術加速導入各類產業的趨勢，企業需要的是跨域整合的專業人才，而AI精準檢測學程，不只有課程內容的創新，更承載著雲科大豐沛的產學經驗，無疑是培育新世代AI智慧辨識人才的重要搖籃。