《生成式AI素養全解》新書發表會暨2025國際青年創業論壇

【生成式AI素養全解】

從模型原理到教育應用的實戰教學書

《生成式AI素養全解》是一本全面深入的實戰教學書，從生成式AI的模型原理、演算法邏輯到實際應用案例與跨領域教案設計，完整涵蓋教育現場、產業實務與未來科技素養所需的核心知識。適合教師、學生與AI實務工作者閱讀。

【目次】

《生成式AI素養全解：從模型原理到教育應用的實戰教學書》

第一部　AI基礎與生成式技術的核心概念

第1章　何謂人工智慧？從規則到學習的進化

• 弱AI vs 強AI

• 規則式 vs 機器學習 vs 生成式AI

• 台灣AI教育的背景與挑戰

第2章　生成式AI的誕生與未來：從GPT到多模態模型

• 自迴歸 vs 自編碼 vs Diffusion 模型架構
• ChatGPT、Bard、Claude、Midjourney 與未來走向

第3章　語言模型怎麼運作？Transformer與注意力機制全解析

• Self-Attention圖解
• Transformer架構重點
• BERT vs GPT：語言理解 vs 生成

第二部　核心模型與訓練機制：打開AI的大腦

第4章　自迴歸模型的創作魔法：AI如何一步步生成內容

• GPT系列結構分析
• 自然語言生成的範例與應用場景

第5章　自編碼器的壓縮智慧：VAE與Autoencoder的特徵學習

• 壓縮、還原與潛在空間的概念
• AI如何學會圖像與語音的精簡表達

第6章　生成模型怎麼學會優化？從SGD到Adam的進化

• 最常用的優化器比較（SGD、Adam、RMSProp、AdaGrad）
• 損失函數、梯度與訓練流程解析

第7章　AI成果怎麼評估？生成式模型的常見指標

• BLEU、ROUGE、METEOR、TER、F1 Score、MSE 比較與適用
• 哪個任務該用哪個指標？附實例與簡單計算

第三部　跨域應用與教學設計：AI走進真實場域

第8章　生成式AI教什麼？跨領域課程設計與教案應用

• 適合國高中、大學、職校的教學設計方法
• 素養導向x跨域：語文、藝術、公民、數學怎麼用生成式AI？

第9章　實作篇：用Colab打造你的第一個生成式AI實驗

• 簡易GPT模型建立
• BLEU分數計算實例
• 用VAE生成手寫數字圖像

第10章　從作文到演講：ChatGPT應用於語文教學的實例分析

• Prompt設計
• 評分與生成的比較教學法
• 如何避免學生「完全仰賴AI」？

第11章　生成式AI的創作潛力：藝術、音樂、行銷的未來應用

• AI繪畫與生成圖像
• AI作曲、配音、腳本設計
• 數位行銷與內容產出實戰應用案例

第四部　反思與展望：打造一個負責任的AI社會

第12章　AI的風險與倫理：從偏見到著作權的教育反思

• AI生成內容的偏見與審查機制
• 著作權、剽竊與資料來源問題
• 教師與學生應如何共同面對生成式時代？

第13章　台灣生成式AI教育的政策方向與未來藍圖

• 與108課綱接軌的AI素養課程設計建議
• 教育部、國教署、數位發展部政策對接構想
• 如何打造在地語料與本土生成技術鏈

第五部　法制與未來：制度建立與數據主權

第14章　數據法與人工智慧法：全球趨勢與台灣挑戰

• 歐盟AI Act、GDPR、美國AI Bill of Rights分析
• 台灣《個資法》、《著作權法》與AI應用的對接問題
• 開源模型與商業模型下的法律邊界與責任問題

第15章　從課堂走向社會：AI素養的公共實踐與終身學習

• 市民AI素養推廣策略
• 公部門、教育單位與企業的三方協作
• 永續AI教育與社會參與的融合策略

【後記】如何正確使用提示詞