Exploring the Frontier of Information Technology

國立清華大學資訊系統與應用研究所 106學年度碩士班甄試入學

資訊科技與網際網路與人們的生活與工作密不可分,當前資訊社會迫切需要具前瞻性、整合性之資訊系統與應用人才。國立清華大學資訊系統與應用研究所成立於2001年,目標在結合資訊與各個領域,培育資訊社會所需的多元人才。

106學年度除了繼續提供一般甄試入學的管道,我們也針對具跨領域背景與興趣的學生推出「特色招生」(詳見以下說明),希望充分結合資訊、科學、工程、設計、管理、人文、社會科學等學科,打造資應所成為跨領域研究的重鎮。我們歡迎來自各個不同領域的學生,選擇合適的入學管道,加入資應所的行列。

報名日期

  • 2016/10/07 - 10/12 碩士甄試報名

 

請詳閱清大碩士班甄試招生簡章以了解所需資料與細節。

本所可指導一般甄試入學學生之師資請見師資列表

 

 
Image credit: Ko-Ren Allie Chang

Image credit: Ko-Ren Allie Chang

Computing x Human, Data and Media

資應所特色招生

2017年,資應所即將邁入第17個年頭。自去年起我們推出特色招生,得到熱烈的迴響。我們希望透過個人化的入學方式以及多元的特色領域,包括資料科學 (Data Science), 創意多媒體 (Creative Multimedia), 與人機互動 (Human-Computer Interaction and User Experience),讓具跨領域性向與才華的學子能發揮所長,在資應所找到合適的研究方向,探索資訊科技未來發展的各種可能。

「特色招生」方式

  • 與一般甄試報名程序相同,但須於指定表格上勾選欲參加特色招生,並依所提供格式撰寫至少 2頁之研究計畫書。
  • 除提供一般甄試所需資料,在申請前須先取得特色招生領域一位教授之指導意願與推薦信。如獲錄取,提供推薦信之教授亦為未來預設之指導教授。

資料科學特色招生

data SciencE

背景介紹

隨著資訊科技技術的普及、發達,各行各業伴隨產生巨量的資料,如何從滿坑滿谷的資料礦石中,萃取出絢亮的智慧之石,是資料科學家的使命,但是如何成為資料科學家?頂尖的資料科學家除了有程式、統計、數學能力外,還要有辦法從資料中洞察問題,這些過人的直覺力往往可以透過跨領域學習強化,而清華大學資訊系統與應用研究所就是一個跨領域人才的培育搖籃。

十五年前,本所開台灣與亞洲風氣之先,招募了各領域的菁英在這裡經歷了一場又一場的文化衝擊,截至目前為止,本所學生來自不同的領域(橫跨了理工學院、教育學院、商管學院、人文社會學院、和醫學院)、也來自不同的國家,所上的國際學生比例高達21%,這樣的跨領域、跨國的多元環境,在加上所上老師們對資料探勘、機器學習、人工智慧、自然語言、大數據資料分析等專長,會是非常適合訓練傑出資料科學家的教育環境。

師資

蘇豐文, soo@cs.nthu.edu.tw
Artificial Intelligence, Machine Learning

王家祥, jswang@cs.nthu.edu.tw
Analysis of big data

吳尚鴻, shwu@cs.nthu.edu.tw
Machine learning and data mining, database systems in the cloud, analysis of social networks and user behavior

孫宏民, hmsun@cs.nthu.edu.tw
Cryptography, Smart Phones (3G, 4G), Cloud Computing, Internet of Things (IoT), Big Data Analysis, Digital Forensic

張俊盛, jschang@cs.nthu.edu.tw
Natural Language Processing, e-Learning, Machine Translation, Question Answering

陳朝欽, cchen@cs.nthu.edu.tw 
Big data analysis, face recognition, compressive sensing

陳宜欣, yishin@gmail.com
Web Intelligence, Social computing, Data Mining, Databases, Web Semantic

李哲榮, cherung@cs.nthu.edu.tw
umerical analysis, Scientific computing, High performance computation

沈之涯, chihya@cs.nthu.edu.tw
Big Data and Social Network Analytics, Query Processing, Data Mining for Mental Healthcare, Spatial Database Management

 

招生對象

我們預期申請者對資料科學研究具備充分興趣與動機,並以此作為未來之研究主軸。
以下條件具備一項或多項為佳:

  • 數學、物理、經濟、商管等其他相關背景或學科知識
  • 關懷社會、想要了解社會發生什麼事情的熱誠
  • 加入資料科學同好會或參加過相關的活動
  • 擁有駭客技能
  • 其他與資料科學有關之學經歷或傑出表現

特色計畫

  • 巨量資料之高速資料分析與及時互動式資訊檢索 (李哲榮、張俊盛、吳尚鴻、陳宜欣)

    近年來,世界各國政府越來越多以開放資料 (Open Data) 來提升施政的透明度、滿足民眾參與公共政策議題的需求、以及強化民眾監督政府的力量。而開放資料的價值和應用,必須要仰賴巨量資料 (Big Data)的分析與處理,雖然目前已經有不少巨量資料處理和管理工具,但是很多部分還缺乏。本計畫的目標就是來彌補這些不足,針對資料的多樣性提供快速圖形分析的工具與系統。這些技術分為三大部分:第一部分是針對原始資料的多樣性(Variety)和不準確性(Veracity)和來做分析和處理,包括語音資料分析、政府資料擷取與分析、和社群網路資料分析。第二部分是針對資料的容量(Volume)和時效性(Velocity)來處理,包括分散式圖形處理函式庫、和圖形加速函式庫。第三部分是整合第一部分和第二部分的平台,包括了分散式SQL資料庫和串流圖資料處理系統。這些技術不但可以獨立運作、或是和其他相關軟體做結合,整合在一起也可以發展出一些完整的服務。
     
  • 運用大資料建構多語系情緒分析與心理支持系統 (陳宜欣)

    「情緒」是社群網站上的一種特性,它可以用在不同的用途,像是偵測意見、消除模稜兩可、猜測興趣、甚至是預防犯罪以及偵測自殺傾向。因此,偵測出使用者文章中的情緒,將是改善服務以及關懷社會中,非常重要的一環。本計畫將利用「非監督式學習」(unsupervised learning)來抽取社群網路文字中的情緒特徵,利用這些特徵來偵測心理情緒、並自動偵測社群網路上霸凌語句、嘲諷語句,以及是發文者的心理狀態,利用推薦系統技術來過濾不適合的內容、推薦適合的內容給社群網路上的使用者,這樣的技術將可以協助社服機構即時的監測他們正在關心的個案,也可以減少許多不幸的案件。更因為社群網站上的資料是多國語言都交雜的,因此也希望能輕易的拓展方法至多國語言,將不只著重在於英文或中文的分析。
     
  • 巨量社群網路之團體最佳化與心理疾患探勘 (沈之涯)
    隨著線上社群網路(Online Social Network, OSN)的蓬勃發展與普及,社群網路已轉變成一個全世界規模之巨型資料庫。社群網路分析探勘(social network analysis and mining, SNAM)主要是利用社群網路分析和資料探勘技術,研究社群實體間關係連結與這些連結關係之結構與效用。然而,社群網路分析探勘欲從如此巨量且結構複雜之資料中擷取、分析出有用的知識、模擬使用者行為與進一步開發應用等等,相對於傳統之資料探勘更具有挑戰性,因此成為學術界現今最重視之研究課題之一。
       我們將透過社群網路上的資料,深入研究兩個重要的問題。第一個研究議題中我們探討社交關係建立之最佳化活動規劃服務研發。目前線上社群網路中朋友推薦僅透過現存朋友關係來推薦新的朋友給使用者,而非找出一群適合的人選以利彼此建立朋友關係。社會心理學中的社會臨場感理論(social presence theory)指出,透過電腦的線上互動方式相較於面對面的互動,其效果較差。相較於線上的社交互動,人們較偏好於實體世界中的社交活動。是故,我們考量透過線上社群網路來規劃實體世界中的面對面社交活動,以幫助人們結交新的朋友。
        第二個議題是使用社群網路資料於線上偵測潛在心理疾病與成癮症狀。隨著線上社群網路已融入大部份人們的每日生活中,社群網路上的巨量資料可用於偵測潛在心理疾病與成癮症狀,以利病患及早就醫。這些疾病或成癮症狀通常會對患者自身或他人產生負面的影響,諸如學業退步、工作效率降低、情緒不穩定等。然而,這些成癮症狀或是心理疾病的病患通常無法自行發現患病,或是在病情十分嚴重時才會尋求醫療上的協助。針對這些心理疾病或是成癮症,目前並未有任何系統可以自動化偵測這些可能的病患。是故,我們希望能藉由使用者於社群網路上的資料、與他人的互動模式、時間與空間上的特徵等,透過資料探勘技術以及早偵測可能的病患,讓其能儘早接受適當的治療。

相關課程

CS 5651 Machine Learning 機器學習理論
CS 5732 Introduction to Massive Data Analysis 巨量資料分析導論
CS 5700 Introduction to Data Science 資料科學概論 
CS 5740 Cloud Databases 雲端資料庫
ISA 5301 Information Theory and Applications 資訊理論與應用
ISA 5305 Computational Mathematics 計算數學
ISA 5351 Computer Security 資訊安全
ISA 5425 Intelligent Agents 智慧型代理程式
ISA 5578 Social Computing 社群運算
ISA 5810 Data Mining: Concepts,Techniques, and Applications 資料探勘與應用
ISA 6120 Advanced Database Systems 高等資料庫
SNHC 7310 Introduction to Natural Language Processing and Information Retrieval with Applications in Social Networks 自然語言與資訊檢索於社群網路之應用
SNHC 7410 Introduction to Data Mining in Social Networks 社群網路資訊探勘

創意多媒體特色招生

creative Multimedia

背景介紹

視訊、影像、音訊、文字構成的多媒體資料,透過電腦、智慧型手機、數位電視、攝影機等設備,不斷地被錄製、儲存、編輯、傳播,匯集成日常生活所接收與分享的各類型資訊。為了應付數量龐大且不停累積的多媒體資料,必須持續發展合適的電腦技術,以便達到更好的處理效能。除此之外,即使有再大量的多媒體資料,若無法妥善妥地分析、運用與呈現,終究也只是被囤積的冰冷訊息。因此,如何讓多媒體資料的內容,能夠產生更多、更創新的價值,是十分值得重視的課題,。

清華大學資訊系統與應用研究所,在多媒體領域,擁有經驗豐富且技術領先的研究團隊,數年來已獲得相當豐碩的研究成果與突破。我們希望能夠透過特色招生,尋覓對於創造新的多媒體應用有十足熱忱的學生,將資訊科技與其他領域結合,開拓出多媒體技術更寬廣的價值。

師資

張隆紋, lchang@cs.nthu.edu.tw 
Video and image processing

陳朝欽, cchen@cs.nthu.edu.tw
Big data analysis, face recognition, compressive sensing

賴尚宏, lai@cs.nthu.edu.tw 
Computer vision, video/image analysis and processing, multimedia signal processing, medical imaging, statistical learning

許秋婷, cthsu@cs.nthu.edu.tw 
Image analysis and recognition, image processing, content-based multimedia retrieval, digital forensics

陳煥宗, htchen@cs.nthu.edu.tw 
Computer vision, pattern recognition, video and image processing

徐正炘chsu@cs.nthu.edu.tw 
Multimedia systems, mobile multimedia, video dissemination over hybrid networks, cloud multiplayer games, efficient content sharing in mobile social networks

招生對象

我們預期申請者對跨領域多媒體應用與系統整合具備充分興趣與動機,並以此作為未來之研究主軸。
以下條件具備一項或多項為佳:

  • 視覺設計、美術創作、音樂、攝影、電影、動畫、傳播以及其他相關背景或學科知識
  • 多媒體資訊系統實作經驗
  • 視覺、數位媒材及其他藝術相關展演經驗
  • 產品或工業設計之背景或技能
  • 其他與多媒體有關之學經歷或傑出表現

相關課程

CS 4520 Introduction to Image Processing 影像處理簡介
CS 5540 Pattern Recognition 圖形識別
CS 5263 Wireless Multimedia Networking Technologies & Applications 無線多媒體網路技術與實務
ISA 5362 Game Theory and Its Applications 賽局理論及應用
ISA 5230 Algorithms for Image Analysis 影像分析之計算方法
CS 6550 Computer Vision 計算機視覺理論
SNHC 7420 Multimedia in Social Networks 社群網路多媒體
ISA 5257 Computer Vision for Visual Effects 電腦視覺特效

人機互動特色招生

Human-Computer Interaction and USER EXPERIENCE

背景介紹

資訊科技在過去二三十年間快速演進,電腦早已成為每個人每日生活與工作的必備工具。網際網路的發展更革新人們使用資訊以及與資訊互動的方法,也幾乎改變我們作每件事情的方式,對於使用者的心理、行為、文化、社會帶來全面性的影響。正因為行為、文化、社會等與人相關的重要因素在資訊科技使用的情境中並非一成不變:科技的發展可能會改變這些因素,而這些因素也可能會左右科技產生的效果以及被接受的程度,若未能時時加以了解、分析與考慮,研發工作便可能事倍功半,反之,則可能事半功倍,提昇成效。我們可以看到的是,結合資訊、人文、行為與社會科學以及設計的跨領域人機互動研究,在過去十年間快速地成長。我們相信「以使用者為中心」的人機互動研究,以及所衍生的設計思考與方法,將持續影響創新資訊科技的發展。

清華大學是台灣、亞洲以及國際上學術研究的重鎮,引領著學術的思潮與方向。清華大學資訊系統與應用研究所開台灣與亞洲風氣之先,在十五年前便開始發展人機互動相關的跨領域研究與教學,包括智慧人機介面、自然語言介面、教育科技與資訊傳媒等主題。基於人機互動以使用者為中心的核心價值與方法,今天我們更將觸角延伸到遊戲設計、虛擬實境、使用者經驗研究、線上社群、行動人機介面、MOOCs、學習科技、語言學習等面向,以我們在學理以及研究方法上的良好基礎與當今趨勢接軌,進而領先潮流。

師資

王浩全, haochuan@cs.nthu.edu.tw
Computer-mediated communication, social media, creativity tools, crowdsourcing and human computation

朱宏國, hkchu@cs.nthu.edu.tw
Computer graphics, human-computer interaction and visual perception

許有真, ychsu@mx.nthu.edu.tw
Human-computer interaction, interaction design, educational technology

張俊盛, jschang@cs.nthu.edu.tw
Natural language processing, e-learning, machine translation, question answering

蘇豐文, soo@cs.nthu.edu.tw
Artificial intelligence, machine learning

楊叔卿, scy@mx.nthu.edu.tw,  scy0120@yahoo.com.tw
E-learning, learning analytics, digital narratives

招生對象

我們預期申請者對跨領域人機互動具備充分興趣與動機,並以此作為未來之研究主軸。
以下條件具備一項或多項為佳:

  • 傳播、心理、管理、圖書資訊、語言學、教育/學習科學/學習科技等相關人文社會科學之背景
  • 互動程式設計(例如遊戲)或資訊系統實作之技能或實務經驗
  • 使用者經驗研究與設計之背景或技能
  • 人因或工業工程之背景或學科知識
  • 產品或工業設計之背景或技能
  • 視覺、數位媒材及其他藝術相關背景或展演經驗
  • 其他與人機互動或使用者體驗有關之學經歷或傑出表現

相關課程

ISA 5579 Interaction Design 互動設計
ISA 5577 Applied Quan. Methods for HCI 人機互動量化研究方法
ISA 5578 Social Computing 社群運算
CS 5503 Introduction to Game Programming 遊戲程式設計
ISA 5601 E-Learning 數位學習
ISA 5621 Natural Language Processing Lab 自然語言處理實作
ISA 5425 Intelligent Agents 智慧型代理程式
CS 4740 Social Computing Application Design 社群軟體應用設計
SNHC 7510 Human-Centered Computing 人智計算

目前研究主題

  • 設計與評估輔助線上技能自學之社群介面與視覺化輔助 (王浩全)

    線上技能自學普遍存在於現代人的生活中,人們因各種學習與工作上的需求利用網路資源學習,包含閱讀評論或是他人經驗分享等,也可能透過觀看串流影音瀏覽學習如何操作軟體、 繪畫技巧、彈奏樂器或是運動步驟教學。而開放式教學平台(MOOCs, Massive Open Online Courses)開始興盛後,透過網路以取得世界各知名學府製作的影音教學內容的方式,廣為線上自學者所接受。然而在線上自學的過程中,由於欠缺適當的引導與即時的學習反饋、無法了解個人學習歷程變化,以及自學教材的難易度不一,使自學的效果往往不如預期。為提升線上自學的成效,本計畫提出以社群介面與視覺化之設計為取向,針對三種不同領域分別探討如何藉由科技輔助線上自學,包含工作環境與 線上協作時的知識轉移、跨語言溝通與學習,以及繪畫技巧之自學。我們將透過人機互動領域之使用者研究為方法了解問題所在,透過社群互動科技的設計以及反覆評估逐步提升效果。我們將以建構線上互動自學社群為核心,透過自學者自發性地組織內容並以協同合作的方式提供給同儕學習輔助。我們將結合量化以及質性的使用者研究方法進行系統評估,了解使用者如何在結合多模式互動(multimodal interactions)的線上社群中,使用包括群眾標註、圖片、翻譯、影片、資訊視覺化、即時回饋等不同類型的資訊來達成輔助技能自學之目的。

其他相關活動

ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI) https://chi2017.acm.org/
Taiwan Human-Computer Interaction Workshop 台灣人機互動研討會 http://taichi2016.cs.nthu.edu.tw/
ACM SIGCHI Taipei Chapter 台灣人機互動學會 http://taiwanchi.org/
ACM SIGGRAPH Taipei Chapter http://www.siggraph.org.tw/
OpenHCI 人機互動工作坊 http://www.openhci.com/ 

常見問題

Frequently Asked Questions

 

  • 何謂「特色招生」?

本年度甄試將本所近年來積極推動跨學科的研究領域:「資料科學」、「創意多媒體」、「人機互動」,歸類為特色招生領域,針對有興趣及有研究潛力的同學,依實際申請情況錄取若干名額。因此如你有意願參加這領域的招募,除本所一般甄試管道所需的申請文件外,在個人資料表中需勾選意願,同時務必提供特色招生所需未來指導教授之推薦信。注意「未來指導教授」須為特色招生各主題所列師資中的成員,以及研究計畫書的撰寫必須至少 2頁。如未獲特色招生審查通過,則申請資料將會以一般甄試管道審查。

  • 為何要參加特色招生

只要對特色領域有優秀表現、實務經驗、或具有創新想法及研究熱忱,並在進入本所就讀後有志以特色領域為其研究方向的考生,都是我們極力想要招募的人才。

  • 是不是想在資應所作資料科學、人機互動、多媒體等研究,就只能透過特色招生管道入學?

不是,透過一般甄試或考試等其他方式入學的學生,同樣可以尋求特色招生所列師資的指導。特色招生的一個目的在增加入學的管道,讓已經對這些主題有較明確興趣以及準備,但可能不適合一般入學管道的學生能夠有機會進入資應所。

  • 我大學念的不是資訊相關科系,但我對特色招生主題很有興趣,也有相關的研究/實務經驗,是否適合特色招生?

當然適合。特色招生其中一個目的便是鼓勵非資訊背景的學生能夠發揮所長,以跨領域的角度與專長,投入資訊科技的發展。如果您又有相關的研究或實務經驗,那將會非常適合特色招生入學。

  • 要參加特色招生的話,除了未來指導教授之推薦信,我還需要附上其他推薦信嗎?

特色招生申請者仍需滿足一般推甄所需資料。除了未來指導教授之推薦信,仍需再提供至少一封其他推薦信。

  • 可以跟多個特色招生領域師資聯繫,取得多封推薦信嗎?

可以,但仍需明確說明如獲錄取,何者為未來預設之指導教授。

  • 如果無法在申請前取得未來指導教授提供之推薦信,能不能申請特色招生入學?

這將造成特色招生申請文件的不齊全。特色招生需要申請者在申請前便已經和未來希望師從的指導教授聯繫討論,取得指導教授指導的意願,並提供推薦信供審查。

  • 本校非資訊科系學生、外校學生或業界人士是否可以申請特色招生入學?因為還不認識特色招生所列的老師,該如何取得他們的推薦?

歡迎非資訊科系學生、外校學生與業界人士申請特色招生入學。在取得推薦信的部分,我們建議申請者在平日便與感興趣的老師聯繫,讓雙方對彼此的研究興趣、專長與需求有足夠的了解,確認雙方指導與被指導的意願。

  • 特色招生管道入學的學生之修課規定為何?

經特色招生管道入學之學生同樣需滿足學校以及資應所對於畢業學分與課程之規定。各個特色領域我們都提供了豐富的相關課程,我們鼓勵學生與指導教授討論,依研究方向選擇適合的課程修習。

  • 特色招生領域是否有展示研究成果的機會?

資應所將不定期舉辦特色招生領域成果發表會,安排學生分享研究成果,作為公開之交流平台。