一、 活動重點及目的：

本社群致力於培養符合產業需求的跨域創新人才，透過長期產學合作與知識共享，推動「產學共授、共培、共學」的核心理念。本學期共辦理三場次活動，涵蓋最新AI趨勢、精準醫療及國際大數據趨勢等主題。

第一場次邀請AI 領域專家──劉育維工程師，以「從大型語言模型到 AI Agent：AI 助教的實作與應用」為題，分享了 Google 的 Gemini 與 Gemma 模型，並介紹實際案例，說明 AI 在醫療專業上的發展方向。演講中段探討了 AI 代理人的發展趨勢，說明未來的 AI 不僅是聊天工具，還能自主寫程式與操作網頁來完成一連串任務，同時也提醒必須透過駕馭工程與記憶機制來控管運作風險。最後的實作時間，劉老師介紹了 Google AI Studio 與 Google Stitch等工具讓與會教師進行實作，並在旁提供一對一的專屬指導與問題解答。這些新工具大幅降低了技術門檻，有助於未來讓學生與老師將更多心力專注於界定問題與創意發想。

第二場次邀請精準營養產業技術發展聯盟計畫主持人葉耀宗教授，以「從精準營養產業技術發展聯盟淺談產學合作與跨域人才培育」為題，分享他與團隊選擇以「腸道微菌相」作為切入點，進一步串聯精準健康產業鏈的歷程。在人才培育與產學合作方面，葉教授也分享了團隊如何突破資源限制、積極爭取計畫與建置實作場域，以及帶領學生研究與參與創業競賽的實務經驗，讓與會老師更了解產學合作、人才培育，以及研究成果轉譯與技術落地的實際推動過程。

第三場次由臺灣觀察性健康資料研究學會理事長徐之昇教授主講「從真實世界數據到跨領域人才：如何推動數據標準化與國際接軌」，探討了臺北醫學大學臨床研究資料庫（TMUCRD）的建置歷程，包含整合附屬醫院庫、將非結構化病歷轉換為結構化數據，並廣泛應用於COVID-19預後、慢性病及AI疾病預防與診斷等多項實際臨床研究中。同時，徐教授也詳細介紹了全球「觀察性健康資料研究學會（OHDSI）」的核心價值，分享參與跨國真實世界數據（RWE）合作計畫以及推動產學跨界結盟，並與本校教師進行充分實務交流。

二、 活動特色及執行情形：

三、 活動之質量化指標：

1.  請簡述這學期參與教師專業成長社群的主要獲益：

l  了解自己以前不知道的

l  學會產學合作

l  提升AI應用的了解、研究成果如何落地

l  知道產學方面的知識

l  認識產業界的運作與學術研究的銜接

l  數據標準化與國際接軌

l  謝謝分享

l  了解學校的發展背景

l  標準化->共享化->共通化

l  都很專業

2. 對於整體「教師專業成長社群」的規劃、執行與成果有何建議？

l  Thanks!

l  好

l  佳

l  All good

3.對於校內軟硬體設施、教學機制(含教師與學生面，例如：教學評量、學生退學規定等)與行政資源有何改善建議？

l  淘汰老舊3C教具

4.您是否有想了解的主題或希望邀請的講者?

l  生技公司的執行長或董事長

l  數據應用、AI應用

l  提供相關的益生菌與疾病文獻供參考

l  AI相關

四、 活動花絮：

劉育維老師分享

葉耀宗教授分享

社群互動過程照片

徐之昇教授分享