近年巨量資料與人工智慧的快速發展，創造許多新興的應用，為了對於更大量的資料進行分析處理以及追求更強大的人工智慧，許多國家級的科技研究乃至於大型商業應用都開始採用高效能計算(超級電腦)技術來提升競爭力，而如今的高效能計算平台也紛紛開始支援重要的巨量資料與人工智慧應用，因此高效能計算成為帶動前瞻科技的火車頭之一。

然而高效能計算平台包含一些進階的技術，包括異質計算、平行計算、分散式處理、高速網路等，往往必須透過軟硬體整合優化的方式，才能打造出高效能與高效率的系統和應用，因此能夠善用高效能計算平台的人才並不多見。對此一領域有興趣的學生，即便修習多項相關課程，恐怕仍然無法完整涵蓋此領域之基本知識與技能，更難以將多門課程所學到的東西加以整合運用。

針對以上所述之需求與門檻，本課程與台積電合作，採用問題導向式教學法(Problem-Based Learning)，以巨量資料與人工智慧領域中的實務問題為核心，邀請包括TSMC、HPE、Cisco、VMWare、RedHat、Oracle、Splunk、SAS等知名大廠講師前來介紹業界所遇到的實務問題，並且探討相關的技術與解決方案。期末安排學生至業界實地參訪，增加學生的實務經驗。每位學生於學期間尋找實務型研究題目，於期末繳交研究心得論文，以培養解決問題的能力。