AI · GENERATIVE AI
AI 相關應用
生成式 AI、Prompt、研究與教學工作流
COURSE OVERVIEW
課程定位
以生成式 AI 的理解與實作為核心，涵蓋提示設計、文字與圖像生成、資料分析、研究協作、教學應用，以及查證、著作權、隱私與負責任使用。
研究／資料／教學工作流
查證、倫理與風險治理
16-WEEK PLAN
16 週教學進度
以「概念 → 操作／分析 → 產出」安排每週任務，可直接作為課程首頁或 syllabus 的進度骨架。
| 週次 | 主題 | 核心內容 | 學習產出 |
|---|---|---|---|
| 01 | 生成式 AI 基礎 | LLM、Token、Context、生成概念 | 工具能力地圖 |
| 02 | Prompt 基礎結構 | 角色、任務、情境、限制、格式 | 第一版 Prompt |
| 03 | 迭代與蘇格拉底提問 | 追問、反例、比較、澄清 | 多輪 Prompt 紀錄 |
| 04 | 搜尋、查證與引用 | 來源判斷、交叉查證、幻覺辨識 | 查證報告 |
| 05 | 閱讀與摘要工作流 | 長文摘要、比較、概念表 | 文獻閱讀流程 |
| 06 | 寫作與改寫協作 | 大綱、草稿、語氣、翻譯 | AI 協作稿 |
| 07 | 圖像生成與視覺溝通 | 提示詞、構圖、版權與揭露 | 視覺提案 |
| 08 | 期中：AI 任務拆解 | 真實任務的人機協作流程 | 期中 Workflow |
| 09 | 資料分析與表格協作 | 資料清理、公式、圖表、驗證 | 小型分析 |
| 10 | 多模態理解 | 圖片、PDF、表格提問策略 | 多模態案例 |
| 11 | 教學設計 | No AI / AI Allowed / Must AI | AI 教學活動 |
| 12 | 研究協作與方法限制 | 研究問題、文獻、方法、可重現性 | 研究助手規範 |
| 13 | 風險與治理 | 隱私、偏誤、著作權、資料外洩 | AI 使用規範 |
| 14 | Agent 與自動化概念 | 工具調用、流程分工、人類監督 | Agent 流程圖 |
| 15 | 期末專題製作 | 個人／課程／研究 AI Workflow | 專題 90% |
| 16 | 成果發表與反思 | 效益、限制、證據、風險 | 發表與反思 |