(本課程為跨域學程之課程，包含於智慧健康科技微學程)
(1)課程簡介：
本課程共利用兩種套件做實驗-AI生醫感測健康大應用和用Python學AIoT智慧聯網，使用控制器D1 mini、ESP32和各種感測器，共實作超過20種生醫和人工智慧相關的實驗，與生醫感測相關的實驗有:膚電測謊器、酒測計、血氧濃度計、簡易心電圖機、遞迴神經網路心律機、遞迴神經網路脈博機、即時血壓計、深度學習即時體溫計，與人工智慧相關實驗有:體溫監測站、步頻記錄儀、無線體感鍵盤、手勢偵測、聲音感測器等，此部分主要是使用Python+Keras實作深度神經網路和卷積層神經網路，人工智慧神經網路的實作是以硬體線路獲取學習資料，經過Google Colab的Keras程式做訓練，再將訓練結果的模型存入EPS32，藉以控制物聯網的線路，此類型的實驗是目前最火紅的AIoT，可讓學生實作人工智慧模型的應用。
(2)課程成效：
AIoT是在原本的物聯網的控制器加入AI學習後的模型做為控制的功能，此為目前資訊領域非常熱門的議題，本次上課我也將AIoT智慧聯網加入課程的實驗中，連續做了2個AIoT的實驗，分別是計步器和聲控，我想這應該對學生非常有用，往後學生可以在做物聯網相關實驗時，也可以考慮加入AI模型的控制在其中，因本實驗有提供AI Keras和物聯網Python的程事，學生可以以這次的實驗內容為範本，加以更動或擴充，藉由此次的實驗，期望對學生以後就學或就業會有相當的幫助。
(本課程為跨域學程之課程，包含於智慧健康科技微學程)
(1)課程簡介：這門課程將介紹跨領域結合醫學、資訊、與網通三項技術的健康照護物聯網系統。
- 醫學領域方面：以人體生理作為入門，再以病理解剖學與臨床經驗方面依健康照護與高齡照護相關需求向學生介紹，讓學生了解臨床需求後,進而以人性需求為主導規劃與設計可幫助需照護國民的物聯網系統
- 資訊技術方面：將一些基礎或進階的分析工具應用在健康照護設備生成的數據上，能提供關鍵的資訊並提升決策的能力，從各式器材和監測設備中挖掘出有用的數據，並管理與分析這些大量數據，將可幫助照護系統降低成本、提升照護品質、提供價值導向的照護並連結消費者以更加了解治療成效。
- 網通技術方面：則是依據前兩項領域的需求，向同學介紹對應的物聯網前端與後端系統的架構與實現方式。
(2)課程預期成效：
- 1.提升學生在老人學與照護學及輔具應用專業知識程度與能力
- 2.建立學生應用智慧化運算與物聯網技術於健康照護領域之技術觀念與基本實務經驗
(本課程為跨域學程之課程，包含於資料科學微學程、智慧健康科技微學程、智慧電網微學程、元宇宙理論與實務微學程)
(1)課程簡介：本課程主要利用敏捷開發、設計思考與範例遊戲法等方式能輕易的導入程式設計問題，解決設計挑戰或測試設計原型。利用目前深度學習工具，對於資料進行深度學習其實很簡單，只需三個步驟：「收集資料、訓練資料、使用資料」說穿了就是這麼簡單。簡單說，深度學習就是一個函數集，如此而已。課程主要針對神經網路與一堆函數的集合，丟進去一堆數值，整個網路就輸出一堆數值，從這裡面找出一個最好的結果，課程首先對深度學習工具介紹，再利用AI OX遊戲，手寫數字辨識，圖形辨識，醫學影像辨識等範例，進行程式解說。
(2)課程預期成效：學習python語言以及熟練Tenserflow工具使用