課程說明 2026

# 修訂版教學大綱說明 — 場域應用與服務設計（2026 秋）

授課教師：張耀仁教授

主軸：AI 是新的開發與原型製作環境，並聚焦半導體產業應用。

## 9/15 Introduction（導論）

課程說明、AI 入門，並介紹 AI 在半導體產業的應用。

為整學期定調：把 AI 當成「開發工具與原型環境」，而非單純的理論主題。

## 9/22 Prompts（提示）

教如何與 AI 有效溝通（Prompt 基礎），並介紹「合成物件」。

這是全課的基礎技能——後面每一週其實都建立在「會下提示、會跟 AI 協作」之上。

## 9/29 Visualization（視覺化）

演算法視覺化與工程動畫（Science）。

把抽象的演算法、運算過程「畫出來」，幫助理解，也訓練用 AI 產生視覺化內容。

## 9/30 Enhanced Visualization（進階視覺化）

Enhance visualization（M.I.P.）。延續視覺化主題，做更進一步的呈現。

## 10/6 Reasoning（推理）

介紹推理模式，特別主題為「Smart Dog Ball Retrieval（聰明撿球的狗）」。

用一個具體情境帶出 AI 的推理概念，平易近人。

## 10/13 Reasoning for Complex Problems（複雜問題的推理）

讓 AI 更聰明（撿球的狗進階），並用 AI 處理有限制條件的複雜問題：晚餐排程。

從單一情境推進到「有約束條件」的真實規劃問題。

## 10/20 Dinner Operation（晚餐排程實作）

pre-training vs. learning（預訓練 vs. 學習）的觀念，

以及為晚餐排程求解器製作動畫與除錯。把上週的推理落實成可運作、可視化的程式。

## 10/27 Backtrack（回溯）

介紹回溯法——一種在搜尋解答時「走不通就退回再試」的系統化策略。

## 11/3 Solving Electronics（解電子問題）

用「長鏈思考（Long Chain of Thought）」解電子學問題，

示範 AI 如何逐步推導較複雜的工程題目。

## 11/10 期中考週停課一次

配合學校期中考，暫停一次。

## 11/17 Circuit Optimization（電路優化）

用 A* 搜尋演算法優化電路設計。把前面的推理／搜尋概念應用到工程優化。

## 11/24 RF IC（射頻積體電路）

RF IC 設計優化——以 LNA（低雜訊放大器）為例。直接對接半導體業界的實際設計問題。

## 12/1 RL（強化學習）

強化學習入門（pt.1、pt.2）。介紹「以獎勵引導 AI 自我學習」的方法。

## 12/8 RL（強化學習續）

Follow up RL 2、RL 3。延續上週，做更深入的強化學習練習。

## 12/15、12/22 World Model for AGI（通用人工智慧的世界模型）

大綱、案例、JEPA 機械臂、JEPA 導航機器人，以及「世界模型 vs. LLM／VLM」的比較。

閱讀：Programming in the AI era、AI Architecture and Challenges。

帶到較前沿的主題：讓 AI 建立對世界的內在模型，朝 AGI 方向探討。

## 12/29 Machine Learning for Asset Management（資產管理的機器學習）

財務分析、投資組合管理、財務技能與角色分工。

把前面學到的 RL／優化方法，應用到財務與資產管理情境。

## 1/5 End of Class（最後一堂）

Prompt Engineering Guide、日本與台灣的地質演化建模，作為收尾與延伸應用。

## 整體脈絡

全課像一條清楚的學習路徑：先學會「與 AI 溝通」，接著用 AI 做「視覺化、推理、

回溯」，再進到「工程優化（電路／RF IC）」與「強化學習」，最後觸及「世界模型／

AGI」這類前沿主題，並以財務應用與收尾延伸作結。每個主題都搭配具體情境

（撿球的狗、晚餐排程、LNA、JEPA 機器人），符合「以 AI 為開發環境、解決實際

問題」的核心精神。

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