開源軟體 (open-source software)對於資訊世界的發展極其重要，尤其是系統軟體與中介軟體。在1990年代快速發展的GNU/Linux，1990年代末期進入互連網時代，世界上最多伺服器使用的開源碼網頁伺服器Apache HTTP Server應運而生，之後更衍生出傳奇性的開源碼Apache Project。迄今，各個開源碼社群持續改進、優化既有的軟體，並且不斷地開發出有巨大影響力的新計畫，包括廣泛用於建構雲端服務與巨量資料運算的 OpenStack、Hadoop和Spark，世界上最多人使用在智慧手機和平板的Android作業環境。

時至今日，開源系統軟體與中介軟體更成為物聯網和巨量資料分析時代的重要基礎，高效率、即時性、機器與機器之間良好的溝通與合作是這個時代應用開發的關鍵，除了需要有高效率、穩定、安全的作業系統之外，還需要更多高品質、優化度高的系統軟體與中介軟體。對於台灣傳統以硬體設計與生產為主的產業結構而言，如何跟上開源硬體的潮流，在第一時間運用現有硬體設計的基礎，打造出兼具創意與設計實力的系統，以及與應用面接軌呢？我們認為，與硬體接軌的系統軟體、將系統功能提供給應用開發者的中介軟體、先進的效能優化技術與工具、提升系統穩定維運 的容錯與資安技術等，都是與硬體設計息息相關，而且能夠縝密整合後產生高價值，即可能是台灣資訊產業轉型的契機。以下是與硬體密切相關的開源碼系統軟體:
- 作業系統：Linux, Android, OpenStack
- 虛擬化軟體：QEMU, KVM, Docker
- 編譯器：LLVM, Aparapi, C++ Amp
- 異質計算： OpenCL, HSA Runtime
- 網路與資安： OpenFlow, OpenSSL
- 效能分析：Perf, Oprofile, Valgrind, HSAemu

廣義的系統還包括中介軟體層，當前許多巨量資料分析系統所使用的軟體幾乎全部都是開源碼軟體，包括：
- Apache Hadoop:處理磁碟為主的大量資料(in-disk computation)
- Apache HBase:建構大型資料庫的NoSQL資料庫系統
- Cloudera Impala:介接傳統SQL資料庫系統到NoSQL大型資料庫軟體
- Apache Accumulo:儲存key-value所構成的非結構性大型資料
- Cloudera Search:搜尋巨量資料
- Apache Spark:將常用的巨量資料放置在記憶體中加速運算
- Apache Kafka: 高吞吐量的分散式大型的訊息傳遞系統
- R: 普遍使用來分析巨量資料的統計軟體

甚至於在硬體架構上，近年也逐漸開源化，例如：
- 硬體平台：Arduino, Raspberry Pi
- CPU/GPU: OpenRISC, RISC-V, MIAOW

因此，學會善用開源碼系統軟體，是新時代系統與應用的開發者，應該具備的素養以及必須掌握的趨勢。本課程將透過教學與實驗，帶學生進入開源碼系統軟體的世界、認識重要的開源系統軟體，並且藉由期末專題，引導學生思索如何綜合運用、客製化、優化各類開源計畫來打造優質的系統並且支援重要的應用。

這麼多要怎麼學? 重點在於舉一反三。我們找各領域第一流的教授、業師，帶領大家入門，指導同學如何快速吸收知識，但修行靠自己，這堂課需要同學花時間研究這些開源程式碼，否則只是走馬看花，收穫不大。

由於重要的開源系統軟體很多，我們將選擇IoT與Big Data應用為當前的重點，挑選具代表性的系統軟體。每一單元針對特定領域，教導學生學會使用該領域的代表性軟體，同時鼓勵學生深入探索該領域其他的開源系統軟體。學習使用、舉一反三、研究改進，是成為高手的三部曲。我們希望以這門課程帶領學生入門，也希望藉此建構強而有力的開源系統軟體社群，吸引更多高手來教與學，共同來提升臺灣的開源系統軟體的水準。