跳到主要內容區
 

教學目標

Objective

1.簡介風險評估架構。
2.鑑定危害物質方法
3.設定風險情境,暴露參數之引用。
4.計算暴露量,闡述各暴露參數、劑量、時間、及頻率等。
5.描述危害物質特徵。
6.量化食品安全風險。
7.培養閱讀文獻與溝通技巧。

先修科目

Pre Course

None

教學方式

Teaching Method

課堂授課、自編補充講義、經驗分享、案例分析、及分組報告。

課程概要

Outline

我們都處在非零風險的世界,風險評估是應用於風險管理的一項工具,政府風險管理者可根據風險評估結果,建立法規標準,減少民眾受危害物質暴露所導致的健康問題。本課程講解食品中生物性、化學性、及物理性污染物,對人體健康造成可能不良影響的機率與風險程度所進行的科學性評估,確認食品中的危害,分析其危害特徵與人體暴露量,及量化食品安全風險。

開課系所

食品科學系(Food Science)

教學目標

本課程目的在於使學生瞭解現有食品衛生與安全相關知識與時事,包括食品衛生安全管理規範、食品添加物、農藥殘留、重金屬等環境污染物、食品加工生成物、細菌性食品中毒、及黴菌毒素中毒等,並導入相關法規與政策資訊輔之。

先修科目

教學方式

課堂授課、自編補充講義、及時事評析。

課程概要

食品衛生是指由培育、生產、製造、到最後消費者,過程中為了確保食品的安全性、完全性、健全性,所必須的一切措施。食品安全是指食物中有毒、有害物質對人體健康造成影響的公共衛生問題。食品衛生與安全則是探討在食品加工、存儲、銷售等過程中,須確保食品衛生與食用安全,降低疾病隱患,並防範食物中毒的一個跨學科領域。

開課系所

食品科學系生物科技組(Food Science, Division of Biotechnology)

教學目標

1.討論當前重大食安事件。
2.蒐集文獻,探討不同風險案例,其評估方法與結果等差異。
3.實作演練,選定危害物質,並系統性進行食品安全風險評估。
4.操作機率分析方法。
5.分析不確定性。

先修科目

教學方式

主題教學、案例分析、及分組報告。

課程概要

探討污染環境之危害物質種類與來源為何,經由何種環境介質造成污染傳輸或擴散,透過何種暴露途徑影響人體或環境生態,是否會導致急性中毒、慢性致病、甚至癌症等病變。並決定不同暴露族群暴露於各類危害物質環境中,對人體可能產生對健康不利的影響,評估者必須要知道暴露分析的量化資訊,與危害物質特徵的關係,進而定量與定性人體健康風險。

開課系所

食品科學系碩士班(Food Science)

教學目標

1.簡介各國總膳食研究案例。
2.簡介代表性食品之核心清單建立。
3.說明各類型採樣與樣品製備之差異。
4.評估食品安全風險。

先修科目

教學方式

課堂授課、自編補充講義、個案討論、及分組報告。

課程概要

總膳食研究是當前國際公認最具成本效益來評估各國民眾從膳食攝入食物標的污染物或營養素之暴露量的評估方法,可探討各標的污染物或營養素對各國民眾健康帶來的潛在風險。此食品安全風險評估之科學基礎方法,可提供政府風險管理者將有限資源,集中用於對公眾健康可能構成最大威脅的污染物或營養素,協助政府單位應用於各項食品中污染物之法規訂定。

開課系所

食品科學系碩士班(Food Science)

教學目標

Objective

1.簡介食品安全風險評估原則。
2.整合暴露分析與劑量反應分析。
3.應用機率分析方法量化風險,並分析不確定性。
4.培養閱讀文獻與溝通技巧。

先修科目

Pre Course

教學方式

Teaching Method

課堂授課、自編補充講義、案例分析、及分組辯論。

課程概要

Outline

風險分析(Risk Analysis)分為三部分,包括:風險評估(Risk Assessment)、風險管理(Risk Management)、及風險溝通(Risk Communication)。本課程著重各項風險實務學習,包括:風險分析、健康風險評估、環境生態風險評估、風險模組、風險決策、成本效益分析、及風險溝通,另評析國際風險評估相關議題。

開課系所

食品科學系碩士班(Food Science)

教學目標

Objective

本課程創新將食品安全與時下最流行的人工智慧銜接,提供學生一個未來更安全的食品藍圖,在現有的科技技術支持下學習本課程擴展視野,構思出未來食品安全之方向.課程前半將介紹如何利用感測器在食品製造各階段與後市場端執行偵測,而取得數據,這數據以電腦計算加以分類,搭配人工智慧的方式可以執行預測、預警、自動化等應用,如:結合物聯網應用於食品產銷履歷、供應鏈自動管理、與食品安全預警等,訓練學生應用於食品產業中會遇到的各種狀況.而食品安全管理是建立在風險評估的基礎上,因此在課程後半會導入風險評估於食品安全管理之應用,針對風險評估、膳食調查等龐大數據,利用大數據與人工智慧運算分析,可以更快速地得到許多重要的參數如:食品殘留容許量、建議每日攝取量、毒性當量等,用以建立食品安全管理基礎.

先修科目

Pre Course

食品衛生與安全

教學方式

Teaching Method

講授及討論

Lectures and discussions

課程概要

Outline

1. 感測器設計原理 2. 物聯網與食品安全 2. 智慧感測器應用 3. 食品產銷履歷 4. 食品智慧供應鏈結合感測器應用 6. 食品安全與資料庫 7. 食品風險評估 8. 大數據概論 9. 人工智慧技術 10. 區塊鏈概論 11. 人工智慧演算法應用於食品風險預測 12. 整合智慧工具控管食品安全

開課系所

食品科學系碩士班(Food Science)

登入成功