01
AI 趨勢與技術原理
為何現在人人都在談 LLM，它究竟如何「讀」語言。
- 生成式 AI 與傳統程式有何分別
- Token、訓練資料、幻覺（為何 AI 會說錯）
- 從 ChatGPT 走到大型語言模型的核心概念
課程大綱
四個單元，從原理到作品
原理 → Prompt → Vibe Coding → 專題出路。學生讀得懂、寫得出、帶得走。
02
Prompt Engineering 實戰策略
怎樣問，AI 才真正幫到你——可驗收、可重用。
- 角色、任務、限制、範例：四段提示法
- 把模糊想法拆成可執行步驟
- 常見失敗：指令空泛、一次要求太多、不懂追問
03
Vibe Coding 與 AI 編程應用
用自然語言把想法變成 Python 作品，而不是死記語法。
- Vibe Coding：先講清楚要做甚麼，再讓 AI 寫、由你驗收
- Python 小專題：聊天機械人、文本分類、實用小工具
- 讀懂程式、改 bug，而不是盲目貼上
04
專題成果與未來出路
帶走作品，對應比賽、校本展示、升學與倫理。
- 個人或小組 LLM 應用專題
- 香港科學與技術展 / 校本 STEAM Day 展示方向
- AI 倫理：偏見、私隱、版權、負責任使用
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