課程須知 2026

 

> 前提：這是一份非正式的「週次內容大綱」，評量方式、評分配比、修課規範等

> 已在官方教學大綱中說明。因此以下不再把這些當成缺點，而是聚焦在

> 「內容規劃」本身。

### 學習目標

雖然是非正式大綱，但從週次內容已能清楚看出隱含的學習目標：學生將能

(1) 與 AI 有效溝通、撰寫並優化提示詞；(2) 運用推理、回溯處理受限制的問題；

(3) 建立並理解基本的強化學習；(4) 以 AI 輔助優化工程設計（如電路／LNA）；

(5) 認識世界模型與 LLM／VLM 的差異；(6) 將上述方法延伸到財務／資產管理應用。

整體目標一致地指向「用 AI 解決實際工程與決策問題」，方向明確。

### 架構清晰、循序漸進

從「提示」到「世界模型」再到「資產管理應用」，每週都建立在前一週的能力之上：

先學會跟 AI 溝通，再用 AI 做視覺化、推理，接著處理優化與強化學習，最後延伸到

財務應用與收尾。由淺入深的安排讓學習曲線平緩

### 入門友善

明確定位「不需 Python、不需 AI／ML 背景」大幅降低門檻，也呼應課程主軸

「AI 是新的開發環境」——重點是「用 AI 開發」，而非從零寫程式。

### 具體的記憶錨點

用「撿球的狗」「晚餐排程」這類情境當例子，把抽象方法掛在具體畫面上，

學生更容易理解與記住。

### 連結產業

RF IC／LNA、A* 電路設計都是半導體業界的真實問題，能提升學習動機與實用感。

## 課程負擔

- **進度仍偏密集：** 推理、回溯、電路／RF IC 優化、RL、AGI 世界模型、財務 ML

  同一學期，內容量大；雖已加註「皆 AI 輔助、不需自寫底層程式」降低門檻，

  對初學者仍偏緊湊，可視實際節奏適度取捨。

## 總結

作為一份「內容大綱」，它清晰、有企圖心且入門友善，週次安排已能反映明確的

學習目標。在內容層面唯一值得補強的，是讓

「零基礎定位」與「後段進階主題」之間的銜接說明更明確，並讓學期末密集的收尾

段落份量分配更聚焦。```