加拿大在人工智慧與數據科學領域擁有成熟的研究環境，而位於艾德蒙頓的 University of Alberta 亞伯達大學，更是加拿大 AI 與 Machine Learning 研究的重要學術重鎮之一。對計畫前往加拿大攻讀科技相關科系的學生來說，University of Alberta AI & Data Science 值得列入選校考量，學生可從 Computing Science 建立程式設計、演算法與數學基礎，再進一步接觸 Artificial Intelligence、Machine Learning、Reinforcement Learning 與 Data Science 等專業方向。尤其亞伯達大學在增強式學習領域累積了深厚的研究成果，搭配 Edmonton 當地的 AI 研究資源，讓學生不只學習理論，也能進一步探索人工智慧與數據技術在不同產業中的應用。對希望兼顧程式設計、AI 技術與數據分析能力的學生而言，University of Alberta AI & Data Science 也提供了相當多元的學習與未來發展方向。
為什麼選擇 University of Alberta AI & Data Science 課程？
University of Alberta AI & Data Science 的課程優勢不只在於提供 AI 與數據科學相關課程，更重要的是學校本身具有長期累積的人工智慧研究實力與完整的研究生態系。從 Machine Learning、Reinforcement Learning 到跨領域的數據應用，學生可以在研究型大學環境中建立扎實的理論基礎，並進一步探索 AI 技術在不同產業中的實際應用。對未來希望進入科技產業，或繼續攻讀 AI、Machine Learning、Data Science 相關研究所的學生而言，這些研究資源也是選校時值得考量的重點。
相較於單純提供 AI 課程的學校， U of A 的特色在於擁有長期累積的 研究團隊、學術成果與研究環境， 涵蓋 Machine Learning、Reinforcement Learning、 Robotics 等不同方向。
對未來有意繼續攻讀研究所或投入 AI Research 的學生而言， 能進一步接觸 AI 理論、研究方法與前沿技術。
RL 主要研究 AI 如何透過 與環境互動、取得回饋並逐步改善決策 ， 可延伸至智慧系統、機器人、自動化、 遊戲 AI 與決策模型等應用。
如果學生對 Machine Learning、Reinforcement Learning、 Intelligent Systems 或 AI Research 特別有興趣， U of A 的研究環境會是相當具有辨識度的優勢。
Amii 與亞伯達大學長期累積的 Machine Learning 研究 具有密切關聯， 串聯學術研究、AI 人才與產業應用。
對學生而言， 選擇 U of A 不只是進入大學學習 AI， 也能在具有人工智慧研究基礎的城市中， 進一步接觸相關 學術與產業環境。
| 應用領域 | AI & Data Science 發展方向 |
|---|---|
| Healthcare 醫療健康 | 醫療數據分析、預測模型、醫療影像 |
| Finance 金融 | 金融數據分析、風險模型、FinTech |
| Energy 能源 | 能源數據分析、預測與智慧化管理 |
| Agriculture 農業 | 智慧農業、數據預測、影像分析 |
| Business 商業 | Business Analytics、消費數據與決策分析 |
University of Alberta AI & Data Science 科系與課程方向
規劃 University of Alberta AI & Data Science 學習方向時，首先要了解亞伯達大學並不是將人工智慧與數據科學集中在單一學士科系中，而是以 Computing Science 電腦科學為重要基礎，再依照學生未來想發展的領域，延伸至 Artificial Intelligence、Machine Learning 或 Data Science。對還在 AI、數據科學與一般電腦科學之間選擇的學生來說，可以先從自己的興趣、數學與程式能力，以及未來希望從事的工作方向來規劃。
如果目前還不確定未來要專攻哪一個方向， 可以先從自己對 程式、數學統計、資料分析與 AI 模型 的興趣來判斷。
| 比較方向 | AI 人工智慧 | Data Science 數據科學 | Computer Science 電腦科學 |
|---|---|---|---|
| 核心重點 | 智慧模型、AI 系統 | 數據分析、預測模型 | 電腦、程式與軟體系統 |
| 程式能力 | 高 | 中高 | 高 |
| 數學能力 | 高 | 高 | 中高～高 |
| 統計比重 | 中高 | 高 | 依選修方向而定 |
| Machine Learning | 核心學習領域 | 重要分析工具 | 可選擇的專業方向 |
| 適合學生 | 喜歡 AI、演算法與模型 | 喜歡數據、統計與分析 | 喜歡 Coding、軟體與電腦科技 |
| 常見職涯 | AI／ML Engineer | Data Scientist／Data Analyst | Software Developer／Engineer |
AI 課程介紹｜人工智慧五大核心學習領域
亞伯達大學的人工智慧學習並不只著重單一 AI 工具，而是從 程式設計、演算法與數學基礎逐步延伸到 Machine Learning、Reinforcement Learning、Natural Language Processing 等專業領域。對選擇 University of Alberta AI & Data Science 相關方向的學生來說，可以從基礎理論一路學習到模型訓練、智慧系統與實際應用，並依照自己的興趣選擇更深入的 AI 課程。
Artificial Intelligence 人工智慧
課程並不是單純學習如何使用現成 AI 工具，而是從 Computer Science 角度理解人工智慧背後的運作邏輯與演算法，為後續 Machine Learning、NLP、Computer Vision 等進階領域建立基礎。
Machine Learning 機器學習
學習過程結合 程式設計、機率、統計與演算法， 除了理解模型如何運作，也需要學習資料處理、模型訓練及效能評估，適合未來希望朝 Machine Learning Engineer、Data Scientist、AI Research 等方向發展的學生。
Reinforcement Learning 增強式學習
增強式學習主要讓 AI Agent 透過與環境互動及 Reward 逐步學習更好的決策方式，可延伸應用至機器人、自動化系統、遊戲 AI、智慧決策及控制系統等領域。
亞伯達大學長期投入 Reinforcement Learning 研究，也是學校在國際 AI 研究領域具有辨識度的重要原因之一。
Natural Language Processing 自然語言處理
學生可進一步接觸 文字資料處理、語言分析與 Machine Learning 等技術，實際應用包括智慧客服、搜尋引擎、文字分類、情緒分析、翻譯系統及生成式 AI。
Computer Vision 與 Robotics
Robotics 機器人 則進一步結合 AI、感測、控制與程式設計，讓系統可以根據環境資訊進行動作與決策。
適合希望往 智慧機器人、自動化、Computer Vision、AI Research 等方向深入發展的學生。
Data Science 課程介紹｜數據科學五大核心學習領域
亞伯達大學的 Data Science 學習結合了程式設計、數學統計、資料處理與 Machine Learning 等能力，重點不只是學會使用分析工具，而是培養學生從大量資料中整理資訊、發現規律、建立模型，並將分析結果應用於實際問題。相較於前面的 AI 學習方向，Data Science 更著重在資料本身的處理、分析、預測與決策應用，未來可延伸至科技、金融、醫療、商業、能源等不同產業。
Programming 程式設計
對未來希望成為 Data Scientist 或 Data Analyst 的學生而言， 程式能力能讓資料分析不只停留在試算表操作， 而是進一步處理規模更大、更複雜的資料。
Statistics & Probability 統計與機率
這些數學與統計基礎也會延伸到 Machine Learning， 協助學生理解模型如何從資料中學習、進行預測， 以及如何判斷分析結果是否具有可信度。
Data Management 資料處理
學生需要學習如何處理不同形式的資料， 將原始資訊轉換成適合分析的資料結構， 並建立資料管理觀念。
這項能力也是後續進行 Data Analysis、Machine Learning 與商業分析 的重要基礎。
Machine Learning 與數據模型
實際應用包括預測未來趨勢、分析消費者行為、 辨識異常資料， 或利用不同模型協助企業做出數據導向決策。
這也讓學生能將 程式、統計與資料處理能力 整合起來，應用於真實問題。
Data Analysis 數據分析
這項能力可以應用在 商業決策、金融分析、醫療數據、科技產業、能源與市場分析 等領域。
未來可進一步朝 Data Scientist、Data Analyst、Business Intelligence Analyst、 Research Analyst 等方向發展。
University of Alberta AI & Data Science 申請條件
申請 University of Alberta AI & Data Science 相關本科方向，國際學生除了需要符合 Faculty of Science 的學術條件，也需要達到學校規定的英文能力要求。以 Computing Science、Artificial Intelligence 等方向來說，高中階段的英文、數學與自然科學基礎相當重要；實際錄取則採競爭制，並不是達到最低資格就一定能取得 Offer。
對台灣高中生而言， 學校會依照 台灣教育制度、高中成績與申請 Program 進行審核， 因此不建議直接把 Alberta 課程名稱換算成單一台灣科目。
| 申請要求 | 課程 |
|---|---|
| 英文 | English 30-1 或同等課程 |
| 數學 | Math 30-1 或同等課程 |
| 自然科學 | Biology、Chemistry、Physics、Math 31、Computing Science ADV 等指定科目中選擇 2 科 |
| 其他科目 | 再搭配 1 門符合規定的學術科目 |
| 英文考試 | 最低要求 |
|---|---|
| IELTS Academic | Overall 6.5，單科不得低於 6.0 |
| TOEFL iBT | Overall 90，各項不得低於 21 |
| Duolingo | Overall 120，各項不得低於 100 |
| PTE Academic | Overall 61，各項 Communicative Skill 不低於 60 |
提供目前已有的高中學術成績。
尚未畢業的學生可先依申請階段提供在學資料。
依 ELP 規定提交符合要求且仍在有效期限內的英文成績。
提供有效護照及申請系統所需的個人基本資料。
依教育制度、Faculty、Program 與 Admission Checklist 要求準備。
開始選校、確認 AI／Data Science 科系方向及高中先修科目。
安排 IELTS／TOEFL 等考試，預留重考與補件時間。
實際 Deadline 依入學年度、Faculty、Program 與申請者身分確認。
依序準備最終文件、住宿、學費及後續入學安排。
University of Alberta AI & Data Science 學費與一年留學費用
規劃 University of Alberta AI & Data Science 留學預算時，除了 國際學生學費之外，也需要將 Edmonton 的住宿、餐飲、交通、學生保險、書籍與個人生活支出一起計算。University of Alberta 的國際本科生採用 program-based tuition model，新生取得錄取後可依學校提供的 tuition guarantee 了解整個學位期間的學費規劃；實際金額仍會依入學年度與就讀課程而有所不同。
University of Alberta AI & Data Science 畢業生就業方向
AI & Data Science 課程、技能與未來職涯對照
| 學習方向 | 主要培養技能 | 未來職涯方向 |
|---|---|---|
| Data Science | Statistics、Data Analysis、Data Management | Data Scientist、Data Analyst |
| Machine Learning | ML Models、Algorithms、Model Training | Machine Learning Engineer、Data Scientist |
| Artificial Intelligence | AI Algorithms、Search & Planning、Intelligent Systems | AI Engineer、AI Researcher |
| Reinforcement Learning | Decision Making、RL Models、Intelligent Agents | AI Researcher、ML Engineer |
| NLP／Computer Vision | Language、Text、Image Processing | NLP Engineer、Computer Vision Engineer |
| Computing Science | Programming、Algorithms、Software Development | Software Developer、Software Engineer |
University of Alberta AI & Data Science 常見問題
為什麼選擇鉅霖申請 University of Alberta AI & Data Science？
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