實驗室研究領域
實驗室專案設計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，洞察產業動態、挖掘社會議題並創造影響力。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、口語對話系統與文字分析等。
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。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。
NLP Lab
專注在文字探勘、機器學習、深度學習和情感分析等技術，解決各式社會科學議題；包括網路文章情緒分析、法律文件分析、專利分析和股票市場預測等
透過軟體套件以及感測器的實作，提供實踐場域的機會，培養發展跨領域的人工智慧創新應用。
MESC Lab
歡迎光臨『多媒體情感語義計算實驗室 』。 本實驗室針對文字、聲音及影像視訊等多媒體資料進行相關的研究，發展出具實用性質之技術如：多媒體情感運算、口語對話系統以及自然語言處理等技術。
計算人類行為實驗室運用計算科學解開人的互動、注意力，行為量化，學習跨越學科的藩籬。
發展自動化與智慧化的醫療健康模式，因應高齡化社會所帶來的衝擊；同時，以實證資料來探索行為科學之模型，以助於未來發展預防醫學之介入坊案。
基於普及運算與環境網路概念開發以資料驅動之應用(供應鏈管理、碳權交易)並進行包含網路基礎設施與通訊協定設計(雲端運算、邊緣運算、物聯網)、資訊與網路安全(區塊鏈擴容性、資料隱私性)、以及資源使用最佳化等底層研究。
Peculab
連三年獲得 Fintech 邀約展出的實驗室，近年開發證券機器學習系統並正透過跨國企業合作將研究成果商品化。
D Lab
結合應用商業領域，服務項目包含社群、輿情分析、數位轉型、數據戰情室打造等，合作企業包含鄉林集團、大聯大、iProspect 等企業單位。
NLP Lab(自然語言處理實驗室Natural Language Processing Laboratory)
專注在文字探勘(Text Mining)、機器學習(Machine Learning)、深度學習(Deep Learning)和情感分析(Sentiment Analysis)等技術，透過語言知識的獲取、提煉、呈現、理解和生成，進而解決各式社會科學議題，目前研究課題包括網路文章情緒分析、法律文件分析、專利分析和股票市場預測等
IF Lab
帶領團隊開發解決問題獲獎無數，今年以題目獲得 2019 IEEE Big Data 研討會以『Suspicious Network Event Recognition Using Modified Stacking Ensemble Machine Learning』獲選優良解決方案。
BDSSM Lab
發展自動化與智慧化的醫療健康模式，因應高齡化社會所帶來的衝擊；同時，以實證資料來探索行為科學之模型，以助於未來發展預防醫學之介入坊案。
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。
