學程概覽
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| 學校 | 美國夏威夷太平洋大學 Hawaii Pacific University(HPU) |
| 學程 | 人工智慧碩士 Master of Science in Artificial Intelligence(MSAI) |
| 修業期間 | 約 1 年 |
| 學分結構 | 30 學分,10 門課 |
| 授課語言 | 全中文(配中文助教) |
| 入學節奏 | 全年 6 次(1 / 3 / 5 / 7 / 8 / 10 月) |
| 程式設計要求 | 不要求,但含 Python 入門課 |
| 申請條件 | 大學以上學歷;免托福、免 GMAT |
為什麼 HPU MSAI 值得考慮
願意學一點 Python 的 AI 碩士
4 校 AI 碩士各有定位差異。HPU MSAI 的核心特色是「含 Python 入門,但不要求學員已具備程式背景」——這個設計適合「願意學一點程式基礎、希望具備 AI 技術工具能力」的學員,介於 BU MSAAI(完全不要求程式)與工程師導向 AI 碩士之間。
對於希望既能整合 AI 進入商業決策,又能具備一定技術工具能力的中堅工作者來說,HPU MSAI 是一個平衡的選擇。修業約 1 年完成,時間槓桿高;通過 WASC 認證 53 年,認證歷史穩定。
核心 信任背書
- WASC 認證 53 年(1973 年起持續通過至 2028 年)
- AACSB 國際商學院協會會員
- 約 1 年完成(時間槓桿在美 5 校 AI 碩士中為較快選項)
- 3 碩士同價彈性(MBA / MSAI / MAP 採同一學費結構)
- 學生來自 100+ 國家
完整課程(10 門必修)
30 學分,從技術基礎到應用
| # | 課程 | 核心 |
|---|---|---|
| 1 | 應用統計學與資料科學 | 統計基礎 / 資料分析方法 |
| 2 | 程式設計基礎(Python) | Python 入門 / 基礎語法 |
| 3 | 機器學習與資料科學 | ML 基礎 / 模型訓練 |
| 4 | 資料視覺化 | 視覺化工具 / 故事敘述 |
| 5 | AI 倫理議題 | AI 倫理 / 法規影響 |
| 6 | SQL 與資料整理 | 資料庫 / 資料清理 |
| 7 | 文字探勘與非結構化資料處理 | NLP / 文字分析 |
| 8 | 人工智慧與機器學習實作 | ML 進階 / 實作專案 |
| 9 | 資料架構與雲端運算 | 雲端架構 / 大數據 |
| 10 | 專題研究 Capstone | 整合應用 |
10 門課的設計邏輯 前 3 門奠定技術基礎(統計、Python、機器學習);中 4 門深化資料工具能力(視覺化、SQL、文字探勘);後 3 門應用整合(進階機器學習、雲端、Capstone)。AI 倫理議題單獨成課,強化跨域視角。
適合的學員心態 HPU MSAI 期待學員具備「願意學一點技術工具」的開放態度,而非完全迴避技術內容。Python 入門課程屬零基礎導向,不需要事先具備程式背景,但學員需要願意投入時間理解基礎程式邏輯。
適合對象
誰最適合讀 HPU MSAI?
典型適合對象
- 科技、金融、製造業中堅工作者:已具備 3-7 年工作經驗,希望系統化補強 AI 技術能力
- 資訊或工程背景出身,希望跨領域應用:工程師、IT 主管、產品經理,希望以 AI 碩士強化跨域應用
- 創業者或產品經理:希望深入 AI 商業應用 + 具備技術工具能力
- 數據分析師、商業智慧分析師:希望升級到 AI / 機器學習應用層面
- 跨領域轉型者:商管 / 行銷出身,願意學程式基礎進入 AI 領域
較不適合的對象
- 完全不想學程式的學員(可考慮 BU MSAAI,完全不要求程式)
- 純研究型希望深入機器學習理論的學員(HPU MSAI 為應用導向)
- 公部門 / 軍公教學員(在台灣的特定學歷認定規則下,線上遠距學位可能不符合該類職涯路徑)
畢業職涯方向
6 大職涯方向
- AI 產品經理:整合 AI 與產品設計
- 商業智慧分析師:資料分析 + AI 應用
- 數據科學家:機器學習與資料科學應用
- 數位轉型顧問:協助企業以 AI 強化策略
- AI 應用工程師:雲端 + AI 部署
- 跨領域 AI 應用者(行銷 / 金融 / 製造):特定產業 AI 應用
申請流程與門檻
| 項目 | HPU MSAI 要求 |
|---|---|
| 學歷 | 大學以上學歷 |
| 英文檢定 | 免托福 / 免雅思 |
| GMAT / GRE | 免標準化考試 |
| 程式設計背景 | 不要求(但建議有意願學基礎程式) |
| 工作經驗 | 審查職涯潛力(無嚴格年限要求) |
| 個人陳述 | 建議提交 |
完整申請流程
- 預約 1:1 諮詢 → 顧問確認你的學程方向(MBA / MSAI / MAP 之間的選擇)
- 準備文件 → 英文版學歷證書、成績單、履歷、個人陳述
- 送審至 HPU → 先鋒教育協助送審
- 錄取通知 → HPU 發出 Offer
- 註冊 + 繳交申請費 + 學費 → 正式入學
- 開學前準備 → 班導師協助學習平台註冊、教材取得
入學節奏
全年 6 次入學
最新梯次與建議送件日,見本頁「近期開課梯次」對照表(依校方公告更新,過期梯次自動下架)。
學習方式
全中文授課 + 班導師全程協助
修業節奏
- 課程影音 24 小時可登入觀看
- 約 1 年完成 10 門必修課
- 在職學員每週投入約 8-12 小時(壓縮時程設計)
- 重要核心課程(Python 入門、機器學習)提供中文輔助說明
- 先鋒教育的班導師於入學、學期初、學期中、學期末等關鍵節點主動聯繫
FAQ — HPU MSAI 高頻搜尋
Q1. HPU MSAI 含 Python 入門課,如果我完全不會程式怎麼辦?
Python 入門課程屬零基礎導向,設計上假設學員沒有任何程式背景,從基礎語法、變數、條件判斷、迴圈、函式等概念開始。學員需要的是「願意學一點程式」的開放心態,而非已有的程式經驗。完全沒有程式背景的學員可以從這門課開始建立基礎。
Q2. HPU MSAI 與 BU MSAAI 都是 AI 碩士,該怎麼選?
兩個學程的核心差異:
- HPU MSAI:1 年完成 / 30 學分 / 含 Python 入門 + SQL + 雲端運算等技術工具 / WASC + AACSB 會員
- BU MSAAI:1.5 年完成 / 30 學分 / 完全不要求程式背景 / 商業 / 行銷 / 金融 / 政策 4 領域 / SACSCOC + IACBE
選擇邏輯:
- 願意學程式基礎、希望具備技術工具能力 → HPU MSAI
- 完全不想學程式、希望純管理視角 → BU MSAAI
Q3. HPU MSAI 與 GGU MSAI 比較呢?
兩個學程都是約 1 年完成,但設計重點不同:
- HPU MSAI:技術導向(Python + ML + SQL + 雲端 + 視覺化)
- GGU MSAI:應用導向(Agentic AI + 提示詞工程 + 商業 / 服務業 / 製造業 AI)
具體選擇可於 1:1 諮詢時依個別職涯目標討論。
Q4. HPU MSAI 在台灣可以使用嗎?
HPU 通過 WASC 區域認證,屬正規碩士學位,國際認可。可作為求職、升遷、海外進修、跨國職涯的學歷依據。
Q5. 申請 HPU MSAI 需要英文檢定嗎?
不需要。HPU 採書面審查,免托福、免 GMAT / GRE。授課全中文。
Q6. HPU MSAI、MBA、MAP 都同價,為什麼選 MSAI?
如果你的職涯目標是「整合 AI 進入工作流」、「具備資料分析工具能力」、「升任數據驅動決策的管理職」,MSAI 比 MBA 更聚焦於 AI 技術應用。如果你的職涯目標是通用商管能力,MBA 是更直接的選擇。如果你想深入應用心理學或 HR 領域,MAP 更適配。
Q7. HPU MSAI 約 1 年完成,在職可以讀得完嗎?
可以。HPU MSAI 採壓縮時程設計,學員每週投入約 8-12 小時即可完成 10 門必修課。班導師制度也會在關鍵節點協助管理進度。
Q8. 申請最晚什麼時候要送出?
對台灣學生而言,HPU 建議的最晚申請時間為「開學日前 6 週」。具體招生梯次與最晚送件日,請於諮詢時取得。
延伸入口
- 想看 HPU 學校總覽:HPU 單校頁 →
- 想了解 HPU 其他學程(MBA / MAP / DBA):HPU 單校頁 →
- 想看 AI 碩士 4 校比較:AI 碩士 4 校比較 →
- 想看 BU MSAAI(完全不要求程式背景):BU MSAAI 學程頁 →
- 想看美國其他遠距碩士:美國遠距碩士頁 →
近期開課梯次 — 人工智慧碩士
美國夏威夷太平洋大學(HPU)採全年 6 梯次(1 / 3 / 5 / 7 / 8 / 10 月)入學設計。
| 梯次 | 開學日 | 對台灣學生建議最晚申請(開學前 6 週) |
|---|---|---|
| 2026 年 8 月期 | 2026年8月31日 | 2026年7月20日 |
| 2026 年 10 月期 | 2026年10月26日 | 2026年9月14日 |
註:開學日以校方最新公告為準;建議最晚申請時間為「開學日前 6 週」,保留文件整備與審核時間。