教學
我的課有一條共同的線：先讓學生撞到問題，方法才登場。目的是讓他們知道方法為何存在，而不只是會操作。
目前開授
人工智慧 Artificial Intelligence
從問題形式化講到模型選擇與評估，並對齊 iPAS AI 應用規劃師的能力指標。重點放在「先確認任務屬於哪一類問題」，而不是先挑模型。
科技管理與專利實務 Technology Management and Patent Practice
把技術決策與智慧財產放在同一堂課處理：技術生命週期、專利檢索與迴避設計、以及研發成果如何形成可主張的權利範圍。
數位學習 Digital Learning
數位學習的系統設計與評估——課程如何被拆解、學習歷程如何被記錄、以及在導入 AI 工具後如何判斷學習是否真的發生。
創意思考 Creative Thinking
以受控的 AI 鷹架支援發想流程：學生必須交出自己的判斷依據，模型只負責擴張選項空間，不代為收斂。
大學定錨 University Anchor
大一入門課程，處理學習方法、資源定位與生涯路徑的對焦，目的是把「怎麼讀大學」講成可操作的步驟。
先前任教科目
研究方法導論、互動媒體應用、音樂科技專題研究、物聯網系統設計與應用、機器學習、深度學習、巨量資料分析、圖形識別、計算機視覺、電腦圖學、虛擬實境、計算機結構
對修課學生
課堂允許並鼓勵使用 AI 工具，但有一條界線：你必須能說明自己的判斷依據。 可以請模型擴張選項、檢查推導、整理格式；不能把「該選哪一個、為什麼」外包出去—— 那正是課程要訓練的部分。作業評分看的是判斷的品質，不是產出的長度。