臺北市立大學通識教育中心微學分及自主學習課程
課程綱要
一、課程名稱:大型語言模型(LLM)入門:從運作原理到風險與資安治理
(□實體授課(為宜) ■線上教學)
二、開課類別:■資訊及程式相關課程 ■考核之相關課程 □EMI課程
(此3項無則免勾選)
□講座 □展演 □實作 ■工作坊
(此4項務請至少擇1勾選)
三、開課學年度:115學年度第1學期 (■常年開設)
四、基本資料:
(一) 總授課時數:9小時( 9或18小時)
(二) 授予學分數:0.5學分(0.5或1學分)
(三) 學分認抵領域:通識-共同選修
(四) 招生人數:無限制
(五) 開課單位(學分認抵單位):通識教育中心
(六) 協同開課單位: 教學發展中心
(七) 備註:(可填寫課程時間、報名方式、報名時間、錄取公告方式等事項)
五、 課程介紹(課程宗旨、先備知識等):
在生成式AI快速發展的時代,大型語言模型(LLM)如ChatGPT正深刻改變我們的學習與工作方式。然而,多數人對AI的理解仍停留在表層應用,容易產生誤解、過度依賴,甚至忽略潛在風險議題。
本課程以「AI素養」為核心,帶領大學生系統性認識LLM的基本概念與素養知識,協助學員理解AI的運作原理、風險限制、實務應用。
六、 課程目標:
l 建立AI與大型語言模型LLM的基礎概念與整體認知
l 了解提示詞工程,認識Google提示詞要素
l 建立AI倫理觀念,理解科技應用中的責任與界線
l 培養資訊安全CIA觀念,了解隱私、機密、安全的差異
七、 授課教師:林易璁老師
八、 與通識基本素養之關聯性:□公民涵養 □自然生態 □藝術美學
■資訊科技 □健康樂群 □人文反思
九、 課程進度:
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課程次別 |
課程日期/ 時間 |
授課教師 |
上課內容/主題 |
時數 |
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1 |
預計115學年度第1學期起,開放於線上平台給學生學習。 |
林易璁 老師 |
AI歷史演進與素養介紹(3小時) |
9 |
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●人工智慧歷史演進說明 ●人工智慧重要術語介紹 ●人工智慧基礎素養介紹 ●機器學習基礎素養介紹 ●深度學習基礎素養介紹 |
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2 |
LLM基礎觀念介紹(1小時) |
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●模型架構與基礎原理 ●訓練方法與模型優化(如:微調) ●模型產出與實務應用 |
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3 |
生成式AI與鑑別式AI介紹(2小時) |
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●什麼是生成式AI ●什麼是鑑別式AI ●常見生成式工具介紹 |
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4 |
提示詞要素與提示工程介紹(1小時) |
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●RADIO提示詞要素 ●六大提示詞工程介紹 |
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5 |
負責任的人工智慧應用介紹(1小時) |
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●什麼是負責任AI ●六大國際處理原則 |
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6 |
AI風險與資訊安全治理介紹(1小時) |
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●AI風險與資訊安全 ●隱私、機密、安全差異 ●AI資訊安全治理介紹 |
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總時數 |
9 |
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十、 評量方式:完成觀看影片、課後測驗達80分及格通過。
(一)每45分鐘會有3-5題選擇題,總共會有30題選擇題。每題2-4分,總分100分,達到80分即可通過,及問答題形式。
(二)實作作品報告繳交:將作品截圖上傳報告等形式。
十一、 參考書籍:
(一) 羅光志(2023),從AI到生成式AI:40個零程式的實作體驗,培養新世代人工智慧素養,旗標科技股份有限公司。
(二) 簡禎富、許嘉裕(2019),大數據分析與資料挖礦,前程文化出版社。
(三) 劉育維(2025),生成式 AI 專案實踐指南:從模型挑選、上線、RAG技術到AI Agent整合,博碩出版社。
(四) 余顯強(2025),圖解密碼學與資訊安全,五南出版社。
(五) 林俊叡(2025),人工智慧思維|它不是工具,他/她是夥伴,碁峰出版社。