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【生成式人工智慧與Python程式設計跨域應用】課程介紹

課程目標

1. Python程式設計
2. Python第三方函式庫
3. 了解生成式人工智慧（Generative AI）的基礎理論、技術應用及未來發展趨勢
4. 生成式AI在文本生成、圖像語音生成、語言學習等領域的應用
5. 應用基礎Python程式語法，在生成式AI協作輔助下，製作專題

課程特色：

生成式人工智慧導論課程融合了理論教學與實踐操作，讓學生不僅了解生成式AI的基本概念，還能通過實際應用提升技能。課程設計包括以下特色：

1. 跨領域應用：課程將生成式AI技術應用於文學創作、哲學對話、數位藝術創作及歷史場景重建等多個人文領域，拓展學生的視野，激發跨學科創新思維。
2. 實作導向：每位學生將利用Python程式語法及生成式AI技術完成期中及期末個人專題。
3. 評量多元：評分標準包括期中和期末專題、GitHub線上互動討論及習題作業，注重學生的綜合素質及實際操作能力，確保學習成效。

課程目標

1. Python程式設計
2. Python第三方函式庫

授課內容

1. 課程簡介、Python簡介、認識變數與基本數學運算
2. Python數值資料型態、Python運算子、Python文字資料型態與成員運算子
3. 基本輸入與輸出、程式的流程控制-條件判斷、程式的流程控制-迴圈
4. 串列(List)、元組(Tuple)
5. 字典(Dict)、集合(Set)
6. 函數(Function)設計、函數(Function)引數
7. 匿名函數與變數可見度、模組(Module)設計與使用
8. 檔案的讀寫與組織管理、異常處理
9. 期中考
10. AI的歷史、發展進程介紹；生程式AI發產歷史、應用場域；當代AI與生成式AI應用
11. 生成式AI應用：文本生成、圖片語音生成、語言學習、學習程式語言
12. 前後端資料介接教學：網頁互動、前後端開發技術介紹、常用的前後端技術、API、Python Flask、Gradio
13. 生成式AI的深度學習原理、自然語言處理(NLP)、詞嵌入技術、詞向量、本地語言模型介紹
14. 提示詞工程(一)：提示詞範本、代理人
15. 提示詞工程(二)：檢索增強生成系統建置(RAG, Retrieval-Augmented Generation)
    16、期末考
    17、期末個人跨領域專題
    18、期末個人跨領域專題

評量配分比重

1. 期中個人專題：30％
2. 期末個人專題：40％
3. 學習歷程(Github Discussion線上互動討論)：10％
4. AI口試：20％

教科書/參考書

1. 精通 Python：運用簡單的套件進行現代運算(第二版) (ISBN: 9789865024864)
2. LangChain開發手冊 (ISBN: 9789863127918)

辦公時間

星期三 9:00~12:00 ( https://ncuedu.tw/office-hour/course )

授課週數

16+2

彈性教學說明

自主學習