Dynamics of Leadership and Organizational Behavior領導動能與組織行為
MBA
Marketing Management行銷管理
MBA
Foundations of Business Analytics商業分析基礎
MBA
Corporate Finance公司財務
MBA
Information Technology資訊科技
MBA
Operations and Supply Chain Management營運與供應鏈管理
MBA
Context of Business商業情境分析
MBA
Strategic Analysis and Design策略分析與設計
MBA
Business Planning(Capstone)商業計畫(畢業專題)
專業方向(六選一,各 3 門)9 學分
Finance
Financial Reporting and Analysis / Investments / Business Valuation財務:財報分析、投資學、企業評價
Analytics
Enterprise Data & Performance Management / Business Intelligence / Web and Social Network Analytics商業分析:企業數據與績效管理、商業智慧、網路與社群分析
Marketing
Integrated Marketing Communication / Marketing Research / Digital Marketing & E-commerce行銷:整合行銷傳播、行銷研究、數位行銷與電商
Leadership
Personal Leadership / Adaptive Leadership / Leading Complex Change適應性領導:個人領導、適應性領導、領導複雜變革
Applied AI
Advanced Data Analytics with Python / Machine Learning for Predictive Analytics / Artificial Intelligence in Business應用 AI:Python 進階數據分析、預測分析機器學習、商業 AI
General
自上述五個方向中自由選修三門一般:不指定專業方向,共 3 門、9 學分
MBA 段總學分36
STAGE 2 DBA 段
銜接課程
DBA 809
Doctor of Business Administration Bridge博士銜接與能力評估
4
—
Doctor of Business Administration Comprehensive Exam博士綜合考試
—
基礎課程16 學分(含銜接)
DBA 800
Doctoral Writing and Research Methods博士寫作與研究方法
4
DBA 801
Quantitative Research Methods量化研究方法
4
DBA 802
Qualitative Research Methods質性研究方法
4
資格考
DBA 810
Qualifying Exam資格考(不計學分)
0
論文階段32–36 學分
DBA 890
Dissertation Topic Proposal論文題目提案
8
DBA 891
Research Proposal & Defense論文提案與口試
8
DBA 892
Completion and Approval by Committee論文完成與委員會審定
12–16
DBA 段總學分48–52
MBA + DBA 合計84–88
修業期程 36 個月(不含休息週)。申請資格:學士學位,不限科系。學習順序為先完成 MBA 全部畢業要求,再進入 DBA 階段。
Advanced AI Models and Decision Systems進階 AI 模型與決策系統
3
TECH 304
Neural Networks and Deep Learning for Vision, Language and Graphs類神經網路與深度學習:視覺、語言與圖
3
Phase 2 Advanced AI & Applied Systems15 學分
TECH 501
Generative AI & LLM Engineering生成式 AI 與 LLM 工程
3
TECH 502
Agentic AI, Multi-Agent Systems and Orchestration代理式 AI、多代理系統與編排
3
TECH 503
AI Data InfrastructureAI 資料基礎建設:管線、檢索與知識圖譜
3
TECH 504
Production AI at Scale大規模生產 AI:MLOps、LLMOps、服務與安全
3
TECH 505
Emerging AI Paradigms and Technology Assessment新興 AI 典範與技術評估
3
Phase 3 Doctoral Research & Dissertation40 學分
TECH 809
Doctor of Technology Bridge and Assessment博士銜接與能力評估
4
TECH 810
Qualifying Exam資格考(不計學分)
—
TECH 805
Doctoral Research Methods and Analysis博士研究方法與分析
4
TECH 806
Doctoral Qualitative and Quantitative Analysis博士質性與量化分析
4
TECH 890
Dissertation Topic Proposal論文題目提案
8
TECH 891
Dissertation Proposal Defense論文提案口試
8
TECH 892
Dissertation Completion and Presentation論文完成與發表
12
總學分69
畢業要求為 Dissertation in Practice:研究題目取自你自己的專業場域或產業情境,需兼顧學術嚴謹性與實務貢獻。另有 Governance Practicum,需為一套 AI 系統建立治理框架並套用於真實部署情境。
學位以外的資源
Golden Gate Technology Symposium — 舊金山 5 天研究研討會,與全球同儕發表研究
Publication Pathway — 與教授共同掛名發表,目標期刊 IEEE Transactions on AI、AI & Society、Harvard Business Review
MS AAI Path — 已完成 GGU MS in Applied & Agentic AI 者,共同課程可申請抵免(依校方學術規定)
DBA Gen AI 還是 DTech? 兩者都深入 AI,但學位性質不同。DBA 是商業博士,論文處理 AI 帶來的經營、策略與組織問題;DTech 是技術博士,直接鑽研 AI 系統本身的設計、部署與治理。技術底子紮實、想做技術研究 → DTech;站在決策位置、要帶動組織轉型 → DBA Gen AI。
這是在職博士最實際的風險,值得誠實評估。多數人卡關不在修課而在論文階段。GGU 的 1 對 1 論文指導與 Applied Research 設計(研究題目來自你自己的公司)正是為了降低這個風險。面談時建議你把每週可投入的時數、目前工作強度如實告訴顧問,一起評估是否為適當的時機點。
這正是面談要解決的問題。簡單的判斷起點:以商業決策為主 → DBA;帶領 AI/數位轉型 → DBA in Emerging Technologies;缺 MBA 又想一次到位 → DBA + MBA;技術體系出身、目標是技術領導 → Doctor of Technology。上方的比較表可作為初步參考。