修習此領域專長之同學需具備幾門先修課程之能力，已具備足夠能力修習此領域專長之課程模組，包含：機率、線性代數、程式設計。 基礎課程（Level 1）除本系（資訊工程學系）必修之基礎課程外，主要之基礎課程為開設於本系的「資料結構與演算法」。「資料結構與演算法」主要以基本的資料結構為經，相對應的演算法為緯，由具體實作中，逐步引入各種的理論分析工具，講授如何在不同情境下，選擇最適當的資料結構與演算法，並評估各種選擇的優劣性，不但涵蓋了資訊領域的基本技術，也教導學生如何表現並存取與處理各式的資料，以銜接當代以資料所驅動的各類人工智慧技術。 方法課程（Level 2）教授學生此領域之基礎理論及相關方法，涵蓋的課程為開設於本系的「自然語言處理」與「網路資訊檢索與探勘」。「自然語言處理」又稱計算語言學或人類語言技術，課程主要的目標是學習了解和產生自然語言的電腦系統，讓電腦像人一樣處理任何形式的對話工作。由於大量知識的機器可讀形式是以自然語言來呈現，很多實際應用應運而生。以文件分析、自動問答、和機器翻譯等三個應用為例。在文件分析，自然語言處理技術由部落格、微博、論壇等不同形式的媒體中，擷取知識以支援多樣化的應用。在自動問答，自然語言處理技術分析問題以了解問題核心，分析內容以擷取正確答案。在機器翻譯，自然語言處理技術分析來源語言，掌握語言之差異，以生成目標語言。本課程分詞彙、語法、語義、語用、和應用等五個面向，教授自然語言處相關理論和技術。而「網路資訊檢索與探勘」則專注於網路上大規模各式資料之擷取與利用，課程內容會介紹如何於大規模網路資訊中檢索特定訊息 (Information Retrieval; IR)，如何在不同類型之資料中探勘並發現存在之知識 (Web Mining)。此課程會從典型之資料檢索系統開始介紹，並且拓展至現今前瞻自然語言技術應用於資訊檢索之情境，讓學生學習到現今大規模資料下之各式語言處理技術之應用，累積相關經驗與實作能力。 由於此領域與許多實務應用相關，故 Level 3針對實務與進階應用之面相強化學生之相關能力，包含「深度學習之應用」，此課程主要內容從深度學習之基礎理論開始介紹，讓學生可以透過詳細的模型解說深入了解背後之設計概念，一路衍伸至深度學習應用於自然語言處理之前瞻技術，包含許多新發展之進階模型介紹及作業之實作，讓學生可透過此課程訓練許多實務應用之技巧，並累積相關經驗。經過此進階課程，學生應具備足夠深入之技術與背景，可銜接相關領域之國內外碩博士學位，並進行相關之研究技術發展。