本領域專長課程將以「探索語言行為與認知的科學特徵與跨域性」作為串聯主軸，強調語言行為表現可為量化並進行科學化分析的特性，同時亦透過跨領域學科（如語言學、資料科學、心理學、腦神經科學、認知與心智科學等）的互動，培養修課學生以科學實證方式來檢視語言行為與認知表現。此領域專長模組課程共分為三個階段、五門課程、共十五學分，課程架構及各課程說明分述如下：<br>一、 基礎課程 <br>1. 程式設計與資料科學導論（3 學分）<br>本課程結合了目前統計程式設計與自然語言處理技術，以較為簡潔容易入門的設計與實際操作導引，希望可以讓毫無相關程式學習基礎的學生了解語言特性以及文本解析的基本概念，並能選擇適當的特徵與變數進行資料探勘，進而建立語言分析的科學化基礎。<br><br>2. 語言產出運動的生理基礎（3 學分）<br>本課程將透過科學的角度來審視發音運動與語言行為，課程將著重在語音產出的生理基礎以及機轉。課程內容將包含不同的實驗設計、理論基礎、資料分析、手作練習、以及模型運用等，讓同學透過不同的科學實驗方式來了解發音行為與語音運動，更進一步了解人類使用語言的心理基礎。<br><br>二、 方法課程 <br>1. 語言實驗方法（3 學分）<br>本課程主要介紹語言學相關領域的實驗方法，舉凡語音感知、語音感知、文本分析、巨量資料探勘、語言行為實驗、腦波訊號與語言處理等相關研究，透過深入的介紹實驗方法與派典，搭配實驗室的導覽與操作，提供修課學生探索研究興趣與主題。<br><br>2. 語音與科技（3 學分）<br>本課程三大主軸包含：（一）介紹口語語音的特性以及口語語料庫的應用與發展、（二）語音的聲學以及構音特質、（三）時下語音感知與產製實驗常用之科技軟體與技術，用以收集分析語音資料，並將資料成果以視覺化方式呈現。<br><br>三、 實務應用課程 <br>1. 語音、大腦與多模態語言資料（3 學分）<br>本課程的重點在介紹如何利用各種目前相對成熟的電腦模型，對多媒體以及多模態資料做預處理（如自動語音轉寫、自動抓取影片中的畫面文字、說話者表情、說話者肢體，甚至物體等訊息），標記與分析工作。課程設計亦將採跨領域學科的合作與交流，以裝備學生面對大數據世代所需的數位能力以及人文涵養。<br>此課程先修條件為具備 python 基礎能力。