113年第2學期-5513 生成式AI：文字與圖像生成的原理與實務 課程資訊

評分方式

評分項目	配分比例	說明
作業及反思	75	每次作業繳交時間在兩週內，每次作業滿分為 10 分。歡迎同學運用大型語言模型協助，但只能寫出下一次 prompt 就生得出結果水準的作業，得分最高 3 分。
期末專案	20	每個人需完成一個生成式 AI 應用專案。期末分享採研討會模式，以投稿方式參與，獲選同學參加期末專案分享，並有額外加分。
上課參與	5	非常鼓勵同學在「直播」時間參與課程，另外上課互動、參與討論等等，皆會列入考量。

教育目標

1. 理解生成式 AI 的核心技術，包括神經網路、GAN、Transformer、大型語言模型、RAG、AI Agents、Diffusion Models 等。 2. 實際運用各種工具和框架，例如 OpenAI API、LangChain、AutoGen、HuggingFace、Fooocus，打造多樣的生成式 AI 應用。 3. 探討生成式 AI 的社會與倫理挑戰，從技術層面與實務層面提出創新解決方案。 4. 完成期末專題，整合所學內容，設計並展示一個實用的生成式 AI 系統。

基本資料

選修課，學分數：0-3
上課時間：二/8,9,10[遠距課程]
修課班級：共選修碩博1,2
修課年級：1年級以上
選課備註：教育部補助臺灣大專院校人工智慧學程聯盟，開設學校：政治大學，同步遠距上課時間：16:00-19:00。

參考書目

主要是上課講義，其餘參考資料於課程中介紹