工業教育學系

Permanent URI for this communityhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/81

系所簡介

  

中華民國政府遷台後,鑑於當時尚無正式之工業職業師資培育機構,乃在美國國際合作總署之資助下,於民國42年由當時的台灣省立師範學院(國立台灣師範大學前身)設立工業教育學系,從事培育工業職業學校師資及中等學校工藝教師之工作,為台灣第一所正式之技職教育師資培育機構。

  

民國65年8月,本系成立研究所碩士班;民國81年8月,成立博士班,為我國第一所成立之工業教育博士班,不僅為本系發展之重要里程碑,亦是我國工業教育發展之大事紀。

  

本系培育多元工業教育師資,為求學術專業發展與研究精進,本系各組陸續獨立發展成專業系所。工技組於民國71年獨立成立工藝學系,民國85年圖文傳播組成立圖文傳播學系。民國91年本系機械組機械、鑄造、製圖、板金等四個專長轉型成立機電科技研究所,並於93年更名為機電科技學系。民國93年電機電子組成立應用電子科技研究所,並於96年成立應用電子科技學系。

  

本系目前設有學士班,培育技術型高中之動力機械群與電機與電子群師資;碩士班設有技職教育、能源應用、車輛技術及科技應用管理四個教學分組;博士班以提供技職教育組課程為主;在職專班著重於培養技職教育行政及科技管理應用專才。

News

Browse

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Item
    深度學習基於訓練數據之技術發展趨勢 : 以專利分析方法探討
    (2024) 雷政達; LEI, Zheng-Da
    隨著人工智慧的快速發展,深度學習之神經網絡技術以已成為現今全球技術發展的重點之一,並將其技術運用在各產業領域中。本研究旨在探討深度學習中不同神經網路的技術發展趨勢與應用領域,並透過專利檢索與分析方法來評估其發展趨勢和影響力。通過TIPO全球專利檢索系統資料庫中大量專利數據的收集和分析,探討神經網路技術的歷年專利件數、領先國家別、領先公司別、技術發展現況等,透過專利檢索與技術生命週期分析方法,可以深入了解深度學習技術的應用範圍和為未來發展動向,為未來的研究和產業應用提供價值。總而來說,本研究旨通過專利分析方法深入探討深度學習基於訓練數據之神經網路與其八項神經網絡技術包含循環神經網絡 (Recurrent neural network, RNN) 、卷積神經網絡 (Convolutional Neural Network, CNN) 、生成對抗網絡 (Generative Adversarial Network, GAN) 、時序視覺網絡 (Temporal Segment Networks, TSN) 、自動編碼器 (Autoencoder, AE) 、深度置信網絡 (Deep Belief Network, DBN) 、深度轉移網絡 (Deep Transformation Networks, DTN) 、深度資訊最大化網絡 (Deep InfoMax, DIM),為相關領域的研與應用提供一定程度的參考依據。