實驗室研究領域
實驗室專案設計更接近貼近實務應用層面，讓學生的學習不止於技術或是應用，而是以更前瞻的事業，洞察產業動態、挖掘社會議題並創造影響力。包含6個實驗室，研究範疇包含：商業智慧應用、社會科學、醫療大數據、多媒體情感運算、口語對話系統與NLP語言分析等。
我們不是要教出夠格取得『平均值』畢業生；而是育成學生成為能夠生存並且能夠挖掘自己的潛能成為成為『奇點』的開放場域。
巨量資料管理學院設立的定位以「整合」與「創新」為核心，以「實務運用」為導向， 培養出具有實務經驗的數據分析人才。實驗室學習系統的目的，即為建立課程與課程銜接系統與學習與應用的關鍵能力實作場域。透過同儕間能力互補與知識傳承學習，讓教學資源分配與關鍵能力訓練更具系統性且扎實。
本院於106年啟動實驗室計畫，依據不同領據建立實驗室，提供學生多元學習場景鍛鍊基礎能力。目前有實驗室共有5個實驗室：
NLP Lab
MESC Lab
Peculab
D Lab
NLP Lab(自然語言處理實驗室Natural Language Processing Laboratory)
IF Lab
BDSSM Lab
實驗室由不同年級間混合式參與專案執行，建立延續性的學習型組織文化；學生透過專案執行的過程，增強依照基礎技術實作經驗與領域知識的理解，分為三類型：問題導向培訓、專案導向操作與產學合作：
問題導向培訓 Problem-based Learning
以課程與小型專案執行，培養學生資料分析基礎能力，透過問題或情境誘發學生思考。此階段以大一新生設計，注在技術能力之培養，課程由實驗室學長姐安排設計，以程式語言訓練為主。以問題導向式教學為核心，又可分為巨資內部培訓，以及對外（含外系或外校）開設之外部組織（如：RLadies）合作開課。
專案導向學習 Project-based Learning
結合業界資源於課堂中導入 Capstone 專案，幫助學生接觸實際產業問題，並透過解決問題的過程，培養資料分析能力、問 題解決能力，以及多元之資料分析視野。帶領學生參與競賽，透過參與的過程發揮資料影響力。
產學合作
以老師與企業合作之產學案，讓學生接觸各種不同領域的知識，由老師扮演著顧問的角色，探索真實世界的各種現象。透過一個主題或現象的深度研究與多元化同儕討論和校外學習思考，激發學生解決問題，未來必備的關鍵能力。例如，研究「社群憂鬱現象」的主題，就會涉及心理、社工、自然語言處理、醫學、社群、 科技等多個學科，帶領學生進行跨學科的專題。
東吳大學(以下簡稱本校)為促進人工智慧研究發展、推展人工智慧分析的專業訓練、提升前瞻之人工智慧應用研究，增強跨領域整合人才培訓以及相關國際學術交流，並與世界頂尖研究接軌，進而替校內與國內相關科技應用、產業發展注入新的動能與競爭力，特設功能性校級研究中心「東吳大學人工智慧應用研究中心 Center for Applied Artificial Intelligence Research」研究領域涵蓋智慧法律、智慧金融、智慧製造、智慧醫療、自然語言等面向。
