生成式AI快速席捲各產業，也帶動大學AI人才培育競爭。長庚大學人工智慧學系成立僅四年，入學成績已逐步逼近傳統熱門的電機工程學系。面對ChatGPT等生成式AI工具快速普及，長庚大學強調，AI專業教育不能只停留在操作工具或學習Prompt，而必須讓學生具備數學、程式設計、演算法與模型訓練等底層能力，真正做到理解AI、訓練AI，甚至開發AI。
長庚大學早在2020年即成立人工智慧學士學位學程，2022年正式成立人工智慧學系，同年再成立智慧運算學院，逐步建構從學程、學系到學院的AI人才培育體系。隨著AI成為全球科技產業發展主軸，成立僅四年的人工智慧學系招生表現快速攀升，入學成績已逐漸接近長期受到理工組學生青睞的電機工程學系，也反映學生選填志願的熱門科系版圖正在改變。
長庚大學校長湯明哲表示，「會用AI，不等於懂AI。」生成式AI降低了技術使用門檻，透過自然語言即可產生文字、圖片甚至程式碼，但大學教育如果只教學生使用ChatGPT或撰寫Prompt，很快可能就被下一代工具取代。真正重要的是培養學生理解模型原理、訓練模型及解決問題的底層能力。
因此，長庚大學人工智慧學系課程從基礎數理開始，學生須修習微積分、線性代數、離散數學、機率與統計，再接受程式設計、資料結構及演算法訓練，之後進入機器學習、深度學習、資料探勘、電腦視覺及自然語言處理等核心領域，逐步建立完整AI專業能力。
湯明哲指出，學生不應只是坐在教室裡向AI提問，而要真正動手訓練模型。隨著生成式AI及大型模型快速發展，算力已成為大學AI教育的新基礎建設。長庚大學也規劃持續投入AI PC、GPU伺服器等運算設備，支援學生從程式開發、資料處理，到模型訓練與推論，讓算力直接進入教學及研究現場。
相較過去大學電腦教室多以文書處理及一般程式設計為主，AI時代的教學設備正逐漸轉向個人端AI運算與高效能伺服器。長庚大學表示，是否具備足夠算力，已逐漸成為大學培育AI人才的重要競爭條件之一。
除了課程及設備，長庚大學另一項特色來自既有醫療及產業資源。人工智慧相關課程延伸至生物學、大腦與認知科學、生醫資訊、醫學影像、健康資料分析及智慧物聯網等領域，結合長庚體系醫療研究能量及產業場域，讓學生不只理解模型技術，也能實際思考AI如何應用於智慧醫療、智慧製造等真實情境。
從2020年人工智慧學士學位學程，到2022年成立人工智慧學系及智慧運算學院，再到持續投資AI PC與伺服器，長庚正逐步形成一條涵蓋「人才、課程、算力、應用場域」的AI教育鏈。
長庚大學指出，過去電機、電子及資工長期占據理工組熱門志願，如今人工智慧已逐漸成為學生直接選擇的專業方向。未來AI工具仍會快速演進，大學教育不能只追著工具更新，而應讓學生具備不容易被工具取代的核心能力。
長庚大學表示，當人人都能向AI下指令，真正拉開差距的，將是誰能理解AI、訓練AI，甚至創造新的AI應用。未來AI教育的競爭，不只在於誰先開課，更取決於是否同時擁有人才、算力，以及讓AI真正進入場域、解決實際問題的能力。
