*本場講座將以全英文進行
深入解析 Computer Science（CS）、Electrical Engineering（EE）與 Data Science，
這三大科技領域如何在AI發展下，成為當今大學與研究所中的熱門學科。
透過實際產業應用趨勢與美國大學課程架構的說明科系該如何挑選，了解哪個科系適合自己，以及如何強化自己的背景優勢。
講座內容包含：
CS、EE、Data Science 的科系差異與相似點
課程設計與能力培養上的不同重點 (將涵蓋大學與研究所)
AI、資料科學、智慧系統等產業趨勢、就業趨勢
如何依據自身背景，規劃申請方向
不同學習路線（實務導向／研究導向）的適合族群分析
Speaker: Andrew
Stony Brook University｜Adelphi University
分享 CS 與 EE 在大學與研究所階段的實務導向學習路徑
課程結構、STEM 認定與應用型訓練特色
適合以科技產業發展為目標的學生族群
Speaker: Ray
University of Virginia｜Johns Hopkins University
分享 研究導向與工程教育的系統性培養
高階運算、系統思維與跨領域工程訓練
補充說明：Johns Hopkins 的工程相關課程，以 Engineering 架構下的 Data Science 作為重要發展方向
