洪軾凱
對象:國中至高中(約 13–18 歲)學生,已具備基礎電腦/手機操作能力,常用 ChatGPT 或同類聊天機器人,但尚未系統化學習「如何把它用好」。
先備知識:不需要任何程式設計背景;建議曾經用過任何聊天介面互動的 AI 機器人等工具,並知道「輸入→得到回覆」的聊天基本流程。
本微課程聚焦「使用者視角」,希望能帶學生體驗:
如何選擇並啟動合適的模型。
如何提出好問題、檢查答案。
如何用 LLM 協助寫作、資料搜集與創作。
能比較雲端 ChatGPT、Gemini、Perplexity、NotebookLM 的優缺點,並依任務需求選擇最適合的模型
能套用「角色-目標-限制」與 few-shot、CoT 等技巧寫出高品質 Prompt,提升回答準確度,並讓模型顯示推理步驟以利自我檢查
能整合搜尋與研究流程,運用 Perplexity 或 ChatGPT Browse 取得即時資料
能運用多模態工具( Whisper 轉錄、OCR 圖像文字、Advanced Data Analysis 的圖表/程式)進行創作與分析
單元目標:
解釋 token 與上下文視窗概念示範「開新聊天室」能節省 Token 與避免汙染記憶
比較不同模型的速度、成本、可靠度
練習在不同任務下選擇最合適的模型
單元目標:
實作「角色-目標-限制」三段式 Prompt,體驗籠統 vs. 具體輸入的品質差距
認識 Thinking Models 以及了解何時值得等待較久的推理
練習 few-shot & chain-of-thought 提示,使模型呈現思考步驟並自行檢查答案
單元目標:
能夠連上網路的語言模型
取得最新新聞及文章並自動生成摘要
讓語言模型帶你深度研究特定議題
單元目標:
把聲音、圖片、程式、分析都納進 AI 流程的方法
自定義模型 (GPTs) 與語音模型
使用情境:語音轉文字模型及摘要