人工智慧AI包含機器學習ML，其中分支深度學習DL即類同早期的類神經網路。課程內容由機器學習領域中，最具代表性的監督式學習及非監督式學習介紹，經由線性迴歸分析、KNN分類、決策樹熵值Entropy計算、非監督式K-means分群等實際演算，再進入深度學習的代表－－感知器，並運用Colab進行資料與架構的演練分析，最後再以CNN手寫數字分析、VGG16圖像辨識和RNN類神經網路架構為例。只需要簡單數學與運算思維基礎即可，希望能讓高中生了解未來生活或工作中的人工智慧與資料科學技術，以提早適應未來科技的世界。 

這堂課程以Tello EDU無人機的操作與編程應用，適合初學者及有志於進一步了解無人機科技的學員。課程首先從無人機的基本介紹與元件認識開始，讓學生了解飛行器的結構與功能。接著介紹Tello EDU專用操控軟體的操作方式，並教導學生如何正確連接無人機與進行基本飛行操作。理論部分將涵蓋牛頓第三運動定律與無人機的飛行原理，使學生建立紮實的科學基礎。在程式設計方面，學生將學習Scratch積木編程語言，從簡單的起飛、上升、懸停等基礎飛行指令，到進階應用如重複執行、使用變數、偏航控制、XYZ座標移動與曲線飛行。為了強化實作能力，課程設計多樣化飛行任務挑戰，包括放射狀飛行、長方形繞行、波浪飛行、螺旋飛行與巡航偵測任務。最終，學生將學習如何設定無人機群飛腳本，體驗多台無人機協同飛行的應用，完成一系列創新且具挑戰性的實作練習，全面提升無人機操作與程式設計能力。

透過AI（人工智慧）自動化規則，不論是在網路或是實體的銷售與服務，能即時、隨時、24小時掌握客戶動向，已經成為企業獲利的重要指標。因此，企業中具備商務式對話經驗的人才將越來越被重視。如今在AI、機器人、自駕車、智慧製造等強大趨勢帶動下，幾乎所有科技大廠都需要電腦視覺與影像處理演算法的AI人工智慧應用人才、智慧科技菁英。課程內容包含人臉辨識、手寫字辨識、創客DIY等。

本課程以LEGO EV3機器人為教具，結合積木組裝與圖形化程式設計，讓學生動手實作、培養邏輯思維與問題解決能力。透過感測器與馬達控制，學生可設計並完成各項任務挑戰，學習基礎機械與程式概念。課程也可作為探索資訊、電機、機械等二類科系的入門試探，啟發學生對科技與工程的興趣。 

本課程介紹資料挖掘與人工智慧的核心概念與應用，包括回歸、分類（如ID3分類法、貝氏分類）、聚類（如K-means演算法）、關聯法則挖掘（如apriori演算法）等主題。學生透過程式實作，理解如何從資料中提取關聯與進行預測。此外，課程涵蓋人工智慧基礎知識，如神經網路、Chat-GPT、AI繪圖等，並分析AlphaGo背後原理及AI的實際應用。透過Teachable Machine，學生實作主題圖片與影片的特徵學習，展示學習成果。

本課程主要讓利用數位製造的工具如雷雕機、3D列印機等搭配RDWORK、ONSHAPE等軟體進行創意的數位設計，創作作品如雷雕姓名牌、STEAM融入設計的木手機架、鏤空瓶、生活設計利用3D印表機解決生活中的大小事，讓學生得以了解數位設計與製造的過程。