17個頂大碩博班註冊掛零，AI卻成戰區！陽明交大3碩士班錄取率不到3%...中山、台大哪些課也夯？
劉煥彥
圖片 陽明交大提供、IBM提供、華碩提供 提供
教育部日前公布114學年各大專校院新生註冊率，其中碩博班有54個日間與在職碩博班註冊率掛零，頂大也難逃，有17個掛零。 反觀AI正成為大學院校的熱門學科，不僅是高人氣通識科目，更成為頂尖大學碩士班入學考試的一級戰區。 不僅如此，科技業也紛紛與大學合作，提供資源推廣校園AI教育，加速相關應用落地，培育更多具實戰能力的跨域人才。
陽明交大三個研究所碩士班招生，錄取率均低於3%！
國立陽明交大日前公布民國115學年度碩士班及碩士在職專班的報名統計數據，其中顯示人工智慧、資訊工程與半導體相關系所，成為考生角逐最激烈的一級戰區，多個熱門組別錄取率不到3%。
台灣少子化趨勢已經開始影響高等教育，但陽明交大的碩士班及碩士在職專班報名總數卻逆勢成長，由2024年的11355人，攀升至2025年的13678人，年增達兩成，意味頂尖科技與跨域人才的需求依然強勁。
陽明交大碩士班的資訊與半導體領域，在2025年依然是考生首選。培育IC設計人才的前瞻半導體研究所晶片設計與自動化組，錄取率僅2.17%。
資訊聯招中的資訊科學與工程研究所碩士班，吸引2167名考生搶攻56個名額，錄取率僅2.58%。
至於整合了人工智慧、資料科學、寬頻通訊與物聯網的智能系統研究所碩士班聯招，10個招生名額共有391人報名，錄取率僅2.56%。
陽明交大管理科學系碩士班，報名人數年增115%
值得注意的是，這波資通熱也延燒至商管領域。主修管理決策分析的管理科學系碩士班，報名人數年增115.72%，反映企業對資料分析與決策能力的高度需求，使具備跨域能力的管理人才成為職場新顯學。
陽明交大教務長陳永昇表示，資訊科學與工程研究所長期雲耕人工智慧、演算法、軟體工程與系統架構等資訊相關領域，畢業生多進入頂尖企業擔任演算法或軟體工程師，優渥的起薪與暢通的就職管道，是讓考生報考意願居高不下的主因。
其次，現在企業界強調以數據帶動決策，從行銷、財務到供應鏈管理，都需要能解讀複雜資料並提出策略的人才，這類技能在管理決策分析、大數據分析等領域尤為重要。
陽明交大在商管與管理科學課程逐步整合數據分析、人工智慧等元素，使決策分析更具實用性與前景，因此也吸引更多學生報考相關研究所。
台灣IBM與中山大學合作，推「AI 新世代：從應用創新到未來職場力」微學分
另外，根據台灣IBM日前聲明，IBM與國立中山大學合作，以微學分的形式提供企業級AI基礎與應用課程，一推出就吸引六個系所的學生選修，從大學部、碩士班到博士班都有，顯示 AI技能已成為新世代工作者必備能力。
IBM說明，這個微學分課程名為「AI 新世代：從應用創新到未來職場力」，由AI基礎概念與開發實作、產業案例、培養職涯力等三大主題組成，傳授 IBM企業級AI平台watsonx.ai與watsonx Orchestrate等最新技術，並由IBM AI 技術顧問與人力資源顧問擔任業師。
本課程除了介紹企業徵才對求職者科技能力的要求之外，也以IBM在人才招募領域應用生成式 AI 技術為實際案例，分享如何優化流程、提升工作效率、與提供自動化、智能化的企業人資服務，例如企業招募專員以生成式AI工具快速編寫精確的職缺描述、比對媒合履歷與職缺，並協助面試問答練習等。
不少同學在課後回饋中提到，這是「含金量最高」、「最能緩解求職焦慮」的通識實戰課，讓原本抽象的 AI 技術，轉化為與個人職涯高度相關的實用工具。多數學生認為，課程最關鍵收穫在於理解「AI 如何參與企業招募決策」，也是第一次有機會以「AI 閱讀履歷」的視角檢視自己的履歷。
中山大學教務長歐淑珍則表示，「在各級教育裡，AI 科技已成為最受老師與同學重視的科目之一，也為高等教育帶來創新的機會。中山大學將AI 專業課程設計為通識科目，提供深入淺出的教學內容。IBM 業師們介紹的企業級 AI 工具、企業應用實例、與業界經驗和觀點，讓同學們於在學期間即掌握全球 AI 科技發展脈動，培養AI時代的基礎能力。」
華碩揪台大人工智慧應用社，共同推廣校園AI教育
另外，華碩（2357）於周二（12/30）宣布結盟台大人工智慧應用社，盼以華碩堅強的軟硬體整合實力和臺大頂尖的創新能量，共同推廣校園AI教育，加速相關應用落地。
雙方將以華碩開發的MuseTree、Multi-LM Tuner等軟體，與即將推出的AI加速系列產品，聚焦於生成式AI工具實際操作、模型優化與應用，培育更多具備實戰能力的跨域人才。
華碩電腦多媒體事業處全球副總裁簡孝堅表示，「華碩致力於軟硬體的深度整合，不僅提供高效能顯示卡，亦開發AI工具釋放其運算極限，傾注全力協助學子將所學理論轉化為解決現實難題與痛點的創新應用。」
台大人工智慧應用社社長也提及，華碩MuseTree與Multi-LM Tuner，既能讓非相關科系背景的學生輕鬆體驗生成式AI魅力，又可滿足經驗較豐富、技術純熟的老手，對於底層模型調校的求知慾，使靈感更容易實現。
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