時代轉變，科技革新，AI（Artificial Intelligence）人工智慧的各式應用漸漸受眾人關注，從校園跨到企業，從家庭連結到社會，AI是物聯網及工業4.0發展的核心。為配合教育部東海大學高等教育深耕計畫，厚植學生基礎程式語言能力，提供學生跨領域第二專長，深耕學生基本科目渣實基礎，資訊素養，特別是程式設計能力，邀請和泰科技股份有限公司柯鈞耀經理為同學介紹如何將程式語言這項工具，整合自身所學的專業，實際的應用在各領域，柯經理用實際科技應用的較少方式，幫助學習也讓學生對新科技產生興趣，也拉近與未來科技間的距離。
和泰科技股份有限公司柯鈞耀經理
和泰科技股份有限公司具有GIS與MIS系統豐富的整合經驗，並掌握新技術，追求系統的實用性，與政府、瓦斯天然氣企業共同合作開發全中文圖文整合的GIS、數值地圖繪製及GPS測量、套裝軟體設計、網頁程式設計、電腦繪圖、美工與印刷等等全方位的服務，並擁有精良的設備、堅強的資料庫陣容、多領域的程式語言技術。
柯經理向學生介紹程式設計與應用
柯經理此次演講最主要介紹─Python以及Python背後的程式演算法，Python是一套功能強大、卻容易撰寫的物件導向之程式語言。非常合適用來快速撰寫人工智慧神經網路的程式語言。Python是美國頂尖大學裡最常用的入門程式語言，常運用於人工智慧、科學運算、資訊處理、架構網站各方面，成為IEEE年度統計第一名重要性的語言。柯經理提到，當大家想要學習AI人工智慧使用的Python程式語言時，卻幾乎沒有人知道學習這門全新科技AI人工智慧的背後，除了學習者應該要會Python程式撰寫以外，資料統計與演算法也是不可缺少的，而不是什麼都不會就進入Python程式撰寫，所以想要撰寫Python程式語言並應用在AI人工智慧的任何科技產品上，不是只會套用現成的Python模組或是一些程式控制迴圈就可以了，柯經理也建議學習者應了解下列幾個演算法再走入Python的程式世界。至於是哪些演算法是學習者必須知道的呢？
柯經理向學生介紹程式設計與應用
一、決策樹(Decision Tree）：
在Python程式語言學習中一定要認識「決策樹」，「決策樹」像樹上的樹枝透過枝幹傳送養份到樹枝末端，也就是每個枝葉所得到養分皆由樹枝的節點決定，因此，每個節點會存放一個類標號並產生分枝即輸出，然而機器學習必須能夠快速的預測使用者的下一步或是分析數據，而「決策樹」恰好有這樣的「預測」能力。
二、線性迴歸：
statsmodel套件提供使用者各種類與函式並用於多種不同模型的估算、試驗及數據統計。scikit-learn套件提供使用者各種資料分類與迴歸技術，並提供分群與降維模型選擇。
三、k-means 分群演算：
分群演算法是一種了解資料的組間差異，即觀察測量值之間的距離遠近，而使用的資料預處理程序必須將資料的單位統一，如此在距離的計算上才不會失真，又K-Means是一種可以很快速地完成分群任務的演算法，適合處理分布集中的大型樣本資料。
柯經理利用實際產品與學生解說
演講最後，柯經理特別提醒學子在面對AI衝擊的未來，必須做好哪些準備，及注意的事情，才能在未來的時代不被淘汰。