生成式AI概論：從理論到應用
Introduction to Generative AI: From Theory to Application
學期
114-2
學分
3
學分
當期課號
515622
永久課號
CSCS10033
開課單位
資訊工程學系
授課教師
許昌仁
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週四 |
|---|---|
7 15:30–16:20 | 生成式AI概論：從理論到應用 EC114 3 節連堂 |
8 16:30–17:20 | |
9 17:30–18:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
在人工智慧技術典範轉移的浪潮下，生成式 AI 已成為引領跨領域創新的核心驅動力。本課程專為 AI 初學者設計，旨在透過系統性的教學架構，帶領學生穿透紛雜的技術表象，建立深厚的學理基礎與實務操作能力。 理論框架建構： 深入剖析生成式 AI 的核心原理與演進歷程，引導學生掌握主流大型語言模型（LLM）的架構特徵與應用場景。 技術實現與開發： 結合課堂實作與專案開發，學員將親手操作開源工具並調用 LLM API，實踐從理論到應用的完整開發路徑。 深植批判思維： 在技術熱潮中保持理性。我們將深入探討技術背後的倫理界線與社會責任，賦予你評估潛在風險的專業洞察力。
先修科目
Python程式設計基礎 資料結構與演算法 HTML & Javascript
評分方式
評量方式： 課堂問答 (30%)：課堂參與與互動，鼓勵學生積極提問與參與討論。 作業 (30%)：每月的小型程式開發作業，鞏固課堂所學的理論知識。 可能包含LLM產品研究、提示工程實作、簡單LLM應用程式開發等。 專題 (40%)：學生分組進行專題實作，於期末進行專題展示及報告。 期末需進行口頭報告及繳交展示影片，展示專題成果。
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 課程大綱、評量方式解說；GenAI基本觀念 |
| 第 2 週 | 人工智慧（AI）與生成式AI 回顧AI發展史中的重要里程碑，辨析人工智慧、機器學習與生成式AI的關聯，並探討全球GenAI的發展現況。 |
| 第 3 週 | GenAI核心原理及技術（I）- Prompt & Context Engineering Tokens, Parameters, & Quantization. 系統性學習如何設計有效的提示 (Prompt)，並探討如何建構與管理上下文 (Context) 以引導LLM產出精準、期望的結果。 |
| 第 4 週 | GenAI核心原理及技術（II）- RAG 檢索增強生成 (RAG) 的核心原理與架構，以RAG概念創造LLM知識庫的AI系統，以緩解模型知識過時與幻覺問題。 |
| 第 5 週 | GenAI核心原理及技術（III）- AI Agent & MCP 探討AI Agent的運作原理，使用API連結外部工具創造Agentic AI。 系統性學習如何設計有效的提示 (Prompt)，並探討如何建構與管理上下文 (Context) 以引導LLM產出精準、期望的結果。 |
| 第 6 週 | GenAI核心原理及技術（IV）- LLM Benchmark LLM Benchmark（大模型評測基準），從「感覺這家模型比較強」的直覺，轉向「數據如何定義強弱」的科學觀察。 |
| 第 7 週 | GenAI核心原理及技術（V）- Security & Risks OWASP Top 10 for LLM Applications, LLM Guardrails |
| 第 8 週 | 期中考週 |
| 第 9 週 | Agentic AI (I) Agent skills & sub-agents |
| 第 10 週 | Agentic AI (II) Coding Assistant – Claude Code Basic functions of Claude Code Developing a mini claude-code application |
| 第 11 週 | Agentic AI (III) Developing a mini claude-code application |
| 第 12 週 | LLM Fine Tuning (I) 探討作為LLM基礎的Transformer架構、注意力機制、預訓練目標，並介紹指令微調與人類回饋增強學習 (RLHF) 的原理。 |
| 第 13 週 | LLM Fine Tuning (II) Fine Tuning a small Language Model on Colab |
| 第 14 週 | 期末專題報告與展示 (I) 各組展示與報告期末專題成果 |
| 第 15 週 | 期末專題報告與展示 (II) 各組展示與報告期末專題成果 |
| 第 16 週 | 期末考週 |
教科書
無，使用https://arxiv.org/ 之論文及各大科技巨頭網站文件進行授課