課程進度

Spring 2026 ｜ 共 17 週（含補課）

W1 2026-02-27

國定假日

W2 2026-03-06

和生成式AI模型說話：提示的語言工程 (1)

Prompting

  • 探討如何透過設計有效提示來影響生成式 AI 模型的輸出
  • 了解提示詞語言的結構與技巧，掌握提示設計的原則
W3 2026-03-13

和生成式AI模型說話：提示的語言工程 (2)

Prompting & Style Alignment + Vibe Coding 基礎

  • 認識各種提示類型與策略
  • 風格與情境的敘事提示：引導 AI 產出符合特定文學風格、歷史背景、藝術情緒的內容
  • Vibe Coding 基礎實踐
W4 2026-03-20

生成式AI / 大型語言模型原理 (1)

Tokenization and Embeddings Explained

  • 介紹符元化（Tokenization）與嵌入向量作為語言模型資料表徵的核心概念
  • 探討嵌入向量如何捕捉詞語之間的語義關係
  • 實作：利用向量視覺化工具觀察詞語在嵌入空間中的位置分佈
W5 2026-03-27

生成式AI / 大型語言模型原理與進展 (2)

Transformer Explained and Recent Developments

  • 介紹 Transformer 架構，強調自注意力機制（Self-Attention）特性
  • 探討模型的推理能力訓練與進展
  • 了解常見基準測試（BLEU、ROUGE、Perplexity）
W6 2026-04-03

兒童節補假

W7 2026-04-10

讓生成式AI模型（們）一起合作

Agentic Network

  • 介紹 Agent 的概念：讓多個生成式 AI 模型彼此交互、協作處理任務
  • 探討 Agent 間的角色分配、職責與階層組織
  • 設計多個 AI Agent：不僅是分工，更是角色扮演和視角模擬
W8 2026-04-17

讓生成式AI模型（們）少說錯

Context Engineering (RAG) and Harness Engineering

  • 探討如何運用檢索增強生成（RAG）技術從外部知識庫獲取精確資訊
  • 探討如何運用 Harness Engineering 技術來優化生成式 AI 模型的效能與穩定性
  • 了解向量資料庫（VectorDB）的基本原理與語義搜索
  • 透過 RAG 框架整合生成式 AI 與即時檢索，支持動態回應、減少錯誤
W9 2026-04-24

讓生成式AI模型學點新東西

Fine-Tune（或邀請演講）

  • 介紹微調（Fine-Tune）技術，透過額外訓練資料更新模型參數
  • 了解如何選擇與準備高質量資料
  • 分析不同微調方法對生成品質的影響（少樣本微調 vs. 零樣本學習）
W10 2026-05-01

勞動節放假

W11 2026-05-08

AI 代理實務

AI × Arts & Digital Curation

  • 瞭解與實作如何使用 AI 代理來完成特定任務
W12 2026-05-15

AI連結人文 (I)：語音與多模態應用

AI and the Humanities (I):speech and multimodality

  • 語音與聲音的情感設計：生成符合特定戲劇情境的情感語音與背景音樂
  • 從技術分析轉向策展與再創作：歷史畫作、文學場景的數位轉譯
  • 介紹生成式 AI 如何模擬藝術風格與音樂結構，創造具個性化的視覺與聲音作品
  • 探討風格轉移（Style Transfer）和自動編曲技術
  • 了解多模態模型如何整合視覺、聽覺數據進行多感官藝術創作
W13 2026-05-22

AI連結人文 (II)：文學與藝術的數位策展

AI and the Humanities (II):digital curation

  • 用 AI 進行文學／藝術的數位轉譯與風格混搭
  • 學生專題進度分享與討論
W14 2026-05-29

新議題：數位分身智能代理、世界模型

Digital Avatar and World Model

  • 介紹數位分身概念：透過虛擬形象將個人特徵、行為模式數位化
  • 探討人機共存的未來圖景，數位分身作為代理協助日常任務
  • 簡介世界模型（World Model）與其應用
  • 討論偏見、公平性、深度偽造（Deepfakes）的倫理議題
W15 2026-06-05

人類價值與倫理議題

Alignment and Ethical AI

  • 介紹對齊（Alignment）的概念：讓 AI 的行為與人類價值觀保持一致
  • 探討倫理 AI 的核心議題：隱私、偏見、透明度
  • 模型可解釋性（Explainability）與公平性（Fairness）
W16 2026-06-12

期末專案聯合展演與人文AI競賽頒獎

Final Project Workshop/Showcase

  • 期末專案進度報告與互評
  • Vibe-Driven Project 展演
  • 邀請校內外評審提供建設性回饋
  • 人文AI競賽頒獎

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