上課時間
修課班級
課程資訊
選課分析
| 課堂參與與討論 | 10 | 每次課程主動提問、小組討論表現 |
| 實作練習（六次） | 30 | 每次課後繳交AI工具操作成果（影像/模型/腳本） |
| 期中概念提案 | 20 | 第三次課後繳交：AI輔助設計概念書（含提示詞策略說明） |
| 期末設計發表 | 40 | 第六次課程現場發表，包含：設計成果、AI工作流程說明、美學論述 |
本課程以「詩性製造」（Poetic Making）為核心精神，探索生成式AI（Generative AI）在設計創新與美學實踐中的角色與潛力。課程橫跨影像生成、參數化建築形體、多代理工作流程與視覺傳達，引導學生從設計思考的視角，重新詮釋AI工具的創作主體性。 課程將採密集工作坊形式，共六次、每次5~6小時，結合理論導讀、工具實作與設計創作，鼓勵學生在AI輔助設計方法下，建立個人創新設計觀點與人文美學品味。課程將整合設計競賽和產學合作實務，讓學生具備AI時代面對產業典範轉移的巨變下，建立自主學習模式、創新思考與科技賦能的新素養。 教學方式 • 理論講授與論文導讀（每次課程前2小時） • 工具實作與引導練習（每次課程後3小時，以Rhino MCP / Stable Diffusion / Claude為主） • 小組討論與設計批評（Design Critique） • 期末個人設計發表與評圖
• Frazer, J. (1995). An Evolutionary Architecture. Architectural Association, London.
• Kaplan, J. (2024). Artificial Intelligence: What Everyone Needs to Know. Oxford University Press.
• McCullough, M. (1996). Abstracting Craft: The Practiced Digital Hand. MIT Press.
• Oxman, R. & Oxman, R. (2014). Theories of the Digital in Architecture. Routledge.
• Zumthor, P. (2006). Thinking Architecture. Birkhäuser.
• Anthropic Claude API 技術文件：https://docs.anthropic.com
• RhinoMCP 開源專案與使用手冊
• Stable Diffusion WebUI Forge / ComfyUI 官方文件