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資料上架時間：2020/1/19 下午 11:01:24
學系特色
光電技術在資訊與通訊領域佔有關鍵地位，是光學、電子、機械及材料等技術之整合。而生醫光電則為光電技術結合資訊、通訊與生物醫學的跨領域科技。就讀生醫光電組的學生，將學習電磁波應用於醫學之診斷、治療、培育等技術。特色課程包含生物醫學影像處理、生醫訊號感測應用、醫療數據分析與機器學習等。在未來老年化社會裡，對智慧高效的醫療器材研發及運用的需求增加，將驅動生醫光電產業蓬勃發展。
學科意涵
生醫光電組所學的學問，是一門整合生物醫學、生物工程、光學物理、電子工程、資訊科學、化學材料的生物科技應用。例如常見的智慧手環、智慧手錶，就是生醫光電進入日常生活裡的科技。生醫光電利用光電與材料科學來偵測生物反應，可帶動檢測與診斷等技術發展，協助醫生解決臨床診療的問題，幫助更多需要幫助的人，造福人群。
學習方法
【課堂講授】老師於課堂講解生物醫學領域與資料科學的核心專業知識。
圖解:學習方法:「課堂講授」教授在課堂講解
版權:光電與材料工程學系
【實驗動手做】帶領學生進行生物實驗技術或光電材料實驗操作。
圖解:學習方法:「實驗實作」動手做，做中學
版權:光電與材料工程學系
【專題實作】學生參與團隊，進行以問題為導向的專案主題研究，學習問題解決、團隊合作、演講報告等技能。
圖解:學習方法:「專題製作」團隊合作，共同鑽研
版權:光電與材料工程學系
【翻轉教學】翻轉過往教師於課堂授課而學生課後撰寫作業的傳統教學方法，學生在課前先收看教學影片並完成練習與作業。讓學生發揮預先學習課業的精神，自主自動，因而增進其學習的動力和興趣。
圖解:學習方法:「翻轉教學」翻轉傳統，自主學習
版權:光電與材料工程學系
與相關科系之異同
本系與電機、機械、電子、光電及材料等科系不同的地方在於本系注重跨領域設計，橫跨電機電子、光學物理、材料化學、生物醫學等專業領域，更重視各領域的整合，再融合資通訊能力，故相較於電機、機械、電子、光電及材料等科系的畢業生來說，本系畢業生所選擇就業之領域較為廣闊且多元。本系設計之實務、實作相關課程比重較其他科系為重，相信使學生未來就業更具競爭力。
生涯發展容易誤解之處
台灣有越來越多生技公司非常需要生醫光電的人才，一個能夠同時理解生物知識及光電儀器操作的畢業生，在這一領域裡是炙手可熱。生醫光電組學生在學習大數據分析的專業知識與實作經驗後，也能以AI人才或資料探勘工程師投入到各行各業，不需侷限在生醫領域。因此生醫光電組畢業出路會比高中生所想像的多，學生們不用妄自菲薄
學習方法容易誤解之處
學生經常擔心生醫與光電的跨領域學習，所需門檻很高。但實際上，本系採取的教學方針，是希望學生懂得光電相關方法的原理、培養邏輯推理與解決問題的思考能力，來面對生物醫學的挑戰。
補充提醒與說明
熱愛生命、喜歡生物，並且時常接觸3C產品，不排斥操作儀器的學生，就非常適合就讀光電與材料工程學系生醫光電組。若你是勇於嘗試新鮮事物，並且願意扮演溝通橋梁的角色，那麼你便將是一位優秀的生醫光電專家，可以橫跨兩個現今當紅的工作領域，協調兩方人士彼此能順利溝通。
核心課程地圖
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大一必修
- 微積分(一)
- 基礎物理
- 基礎物理實驗
- 光電科學
- 材料學(一)
- 微積分(二)
- 應用化學
- 基礎電路實驗
- 電路學
- 材料學(二)
- 基礎程式設計(Python)
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大二必修
- 工程數學(一)
- 電子學(一)
- 光學
- 電磁學(一)
- 微處理機
- 光學設計
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大三必修
- 工程英文
- 電磁學(二)
- 專題實作(一)
- 光電與材料實驗(一)
- 光電材料
- 科技英文報告
- 專題實作(二)
- 光電與材料實驗(二)
專業選修課程
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無領域區分
- 創意工程
- Office軟體應用
- 綠色科技概論
- 光學玻璃與陶瓷
- 金相分析
- 半導體製程與構裝
- Matlab程式設計
- 微機電概論
- 電子學(二)
- 有機化學
- 工程數學(二)
- 資料庫系統
- 光電元件與應用
- 綠色能源材料
- 工程製圖
- 材料熱力學
- 光通訊
- 薄膜工程
- 雷射原理與應用
- 機器人程式設計概論
- 物理冶金
- LED元件及產業概論
- 太陽能電池工程
- 光電系統技術應用
- 感測器原理與應用
- 輕合金製造技術
- 人機介面與虛擬實境
- 先進顯示材料技術
- 光電元件封裝技術
- 節能與儲能技術
- 材料分析技術
- 太陽能電池製造及檢測技術
- 燃料電池
- 人工智慧應用
- 製造實務(校外實習)
- 職場倫理(校外實習)
- 企業實習(校外實習)
- 企業體驗(校外實習)
- 工廠實務(校外實習)
- 工作倫理(校外實習)
特色課程
暫無圖片
生物醫學影像處理
本系生醫光電組所開設的特色課程「生物醫學影像處理」，可讓學生學到影像處理技術的基礎知識，並以上機實作學習Python語言，應用機器學習與深度學習相關套件於醫療影像的分析與辨識。最終能了解電腦視覺是如何能夠進行影像的初期判斷，幫助醫生快速而精準解讀醫學影像，提高診療的效率。
生醫訊號感測應用
光電感測器材能偵測生醫訊號，來檢測人體機能狀況。然而生醫訊號的分析，往往需要許多複雜的技術和數學理論。本課程結合AI人工智慧技術，學習如何應用類神經網路來輕鬆量測與分析生理訊號，解決複雜的生醫問題。
圖解:動手實作血氧濃度計
版權:光電與材料工程學系
暫無圖片
醫療數據分析與機器學習
醫學研究人員、醫師、護士、照護人員，會利用巨量醫學數據資料做為分析、診斷、醫療、長照等依據。本課程教授如何整合利用深度學習與機器學習的技巧，對Big Data大數據進行資料探勘與分析。
適合從事工作
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大數據分析及計算人員
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研究特定產業或學科之目標、程式、設備與產品時，運用標準化之數學統計公式、原則與方法，解決工程技術或科學研究之問題。
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生物科技研發人員
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協助實驗室裡生物學與醫學的科學家。設置、操作和維護實驗室的儀器和設備、監測實驗、觀察、計算以及記錄結果。可以分析有機物質，例如血液、食品以及藥物。
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生物醫學工程師
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運用材料工程、生物化學等知識，設計、研發與評估顯微光學/光譜影像系統，或人造器官、義肢、醫療儀器、醫療資訊系統、醫療管理照護系統等產品。
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系友生涯發展
本系尚無畢業生
本系尚無畢業生
本系尚無畢業生
多元能力
閱讀理解：能理解文章的意涵與邏輯，及所想傳達的訊息與想法。
個人特質
合作性：與人合作，共同完成事情；能包容，勉力求全，願意妥協
圖表來源為該校系之重視百分比，加總為100%；百分比越高，代表越重視。
