本課程以「機器學習在運動科學研究中的應用」為主軸，介紹運動科學與人工智慧跨域整合的基本概念、發展趨勢與研究價值。課程內容首先說明機器學習的基礎原理，包括資料蒐集、特徵擷取、模型訓練與結果驗證，協助學生建立初步理解。接著，課程將結合運動科學常見資料型態，如動作捕捉、肌電訊號、心率、加速度與體適能測驗資料，說明如何運用監督式與非監督式學習方法進行分類、預測與模式分析。最後，透過運動表現評估、傷害風險預測與健康促進等實際案例，帶領學生了解機器學習在研究設計與實務應用中的可能性，培養學生跨域分析能力、資料解讀能力，以及運用科技工具解決運動科學問題之素養。

執行單位：運動健康科學系
活動日期：2026/03/09