在課堂使用 AITerms：iPAS 初級 AI 概念

90 分鐘課程範例

只有 60 分鐘的話，把分組閱讀縮成 20 分鐘，討論改成作業。

學生怎麼做

1. 1打開專區手機或電腦打開 aiterms.tw/ipas，選「初級」。
2. 2做 10 題診斷每題送出後馬上看解析，做完看結果。
3. 3讀推薦的補強單元結果頁第一個建議就是要讀的單元，約 15 分鐘。
4. 4練 2 題、驗證 3 題驗證題不會重複已經做過的題目。
5. 5截圖交給老師紀錄存在自己的手機，要換裝置繼續才需要登入。

可以用的單元

• L111 人工智慧概念

  分辨弱 AI、強 AI 與超 AI，說出 EU AI Act 的禁止、高風險與低風險各包含哪些應用，也知道台灣與 AI 相關的規範有哪些。

  /ipas/L1/units/L111・v1・草稿，待第二位審查

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• L112 資料處理與分析概念

  說出大數據的 5V，分辨結構化、半結構化與非結構化資料，也分辨 Normalization 與 Standardization，以及特徵選擇與特徵萃取。

  /ipas/L1/units/L112・v1・草稿，待第二位審查

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• L113 機器學習概念

  分辨六種學習類型，說出常見演算法屬於哪一類，並從訓練誤差與測試誤差判斷過擬合或欠擬合。

  /ipas/L1/units/L113・v1・草稿，待第二位審查

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• L114 鑑別式 AI 與生成式 AI 概念

  分辨 VAE、GAN、Diffusion 與 Transformer 的核心機制，說出 Flash Attention 與 RLHF 各解決什麼問題。

  /ipas/L1/units/L114・v1・草稿，待第二位審查

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• L121 No code／Low code 概念

  分辨 No Code 與 Low Code，說出兩者的優勢與限制，以及選平台時要看的條件。

  /ipas/L1/units/L121・v1・草稿，待第二位審查

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• L122 生成式 AI 應用領域與工具使用

  分辨 Zero-shot、Few-shot、CoT、ToT 與 RAG 各適合什麼情況，說出 MCP 解決什麼問題。

  /ipas/L1/units/L122・v1・草稿，待第二位審查

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• L123 生成式 AI 導入評估規劃

  說出生成式 AI 導入評估要看的面向，分辨 TCO 與 ROI，並分辨風險的緩解、轉移、接受與規避。

  /ipas/L1/units/L123・v1・草稿，待第二位審查

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目前只有初級，單元改版會出新版本號，舊版網址保留，課程裡的連結不會失效。

討論題

• L111 人工智慧概念為什麼職場與學校的情緒辨識屬於「禁止」，信用評分卻是「高風險」？兩者差在哪裡？
• L113 機器學習概念BERT 的預訓練不需要人工標記，為什麼它算「自監督式」，不是「非監督式」？
• L121 No code／Low code 概念行銷文案適合交給 No Code 工具，法律判決不適合，你會用哪幾個條件判斷一項工作適不適合？
• L123 生成式 AI 導入評估規劃把含敏感資料的工作外包給第三方 AI 服務，算是風險的「緩解」還是「轉移」？為什麼？