第一講前半說明課程規則與閃電秀，中段回答「為什麼要學原理」：蔡炎龍把學 AI 的焦慮拆成三種，主張懂原理才知道模型的限制、不必追著每個新工具跑。後半是 Colab 入門，從魔術指令、四行標準套件、plt.plot 到 Markdown 與 ipywidgets 互動。第一份作業是在 Colab 畫一個函數圖形；長庚衛星班的評分標準裡，照改範例只拿 6 分，沒教過的函數加上漂亮的 Markdown 註解才拿 10 分。
第二講把上一講的「呆萌型 AI 機器人」拆開：輸入輸出都要變成數字（張量），分類問題用 one-hot 與 softmax 把分數變成機率，神經網路由神經元一層層接起來，訓練就是用梯度下降把 loss 壓小。最後用 Keras 在 MNIST 上打造第一個全連結神經網路，再接上 Gradio 畫板。第二週作業要你自己設計 DNN，唯一的硬規定是不能是三層；長庚衛星班要求截圖驗證正確率最高的那組參數，也鼓勵保留失敗的嘗試。
同一句「一個可愛的女孩」有無數種正確答案，硬把它當函數訓練，只會學到所有答案的平均。GAN 的解法是改訓練兩個網路：生成器 G 從隨機 latent 向量造圖，鑑別器 D 判真假，兩邊互相對抗。L03 從 2014 年的原始論文一路講到 WGAN、Progressive GAN、StyleGAN 的 512 維 latent 與 AdaIN，再到 Pix2Pix、CycleGAN；後半的附錄把 cross entropy 與 KL divergence 講成「驚訝指數」。第三週作業二選一：實際跑一個 GAN，或用自己的話解釋 CE 與 KL。
L04 把大型語言模型拆成一句話：看前面的字，替字庫裡每個字打分數，softmax 變成機率，再依機率抽出下一個字。為了讓「前面的字」變成記憶，課程先講 RNN，再第一次帶出 Transformer 的 Q/K/V；接著用 GPT-2 的 15 億、GPT-3 的 1,750 億參數說明規模，用 temperature 與 top-p 說明為什麼每次回答都不一樣。後半教怎麼在自己電腦跑開源模型、要多少 VRAM。第四週作業：自己設計一組你懂的主題的測試 prompts，至少比較兩種 LLM。
L05 用兩條線性代數規則讀完 Transformer：矩陣乘法是「列乘行」的內積，而向量乘矩陣等於對矩陣的列向量做線性組合。有了這兩條，attention 就是「query 跟每個 key 做內積、softmax 成權重、對 value 加權平均」，整批寫成 softmax(QKᵀ/√d_k)V；除以 √d_k 只是把數字拉回 0 附近，避免 softmax 贏者通吃。接著講 multi-head、encoder 與 decoder 的差別、mask、用 sin/cos 時鐘做的位置編碼，最後是 ResNet 式殘差與 layer normalization。本週沒有作業。
L06 前半談倫理：蔡炎龍引用 Karpathy「幻覺是 LLM 的特點」，再逐一談抄襲、資料會不會被拿去訓練、DeepSeek 的審查與語料偏向，最後收在七項「負責任的使用」。後半轉向應用：只要給對「資訊」和「指引」，一段 system 設定就能做出員瑛式思考生成器、小編 AI、選系諮商師。第六週作業就是把這套 prompt 搬進 OpenAI 相容 API 加 Gradio，做一個有人設的對話機器人。
對話機器人會「記得」你，不是因為模型有記憶，而是程式每一輪都把整份 messages（system、user、assistant 交替）重新送一次。L07 先教申請 OpenAI 與 Groq 金鑰，再把這個結構講清楚，接著用 Ollama 在本機或 Colab 跑 Gemma 3，同一套 openai 套件只改 base_url 就能呼叫。第七週作業二選一：做一個能持續對話的版本，或讓兩個模型互相對話，都要用 Gradio 展示。
L06 說 prompt 只有兩件事：正確的資訊和清楚的指引。RAG 就是讓電腦自動去找「資訊」那一段：先把自己的文件切成文字塊，用同一個模型 fθ 把文字塊和問題都變成特徵向量，找出最接近的幾塊，再套進「請根據 {retrieved_chunks} 回答 {question}」的樣板。實作拆成兩支程式：Demo06a 用 LangChain 與 FAISS 建向量資料庫並壓成 faiss_db.zip，Demo06b 讀回資料庫、接 LLM、包成 Gradio。第八週作業就是換上你自己的資料。
L09 把 AI Agent 講成一句話：本來你要做的事，AI 自動幫你做完。蔡炎龍沿用吳恩達的四個設計模式（Reflection、Tool Use、Planning、Multiagent Collaboration），但只實作前後兩個最好上手的：Demo07a 讓「作者」與「評論員」兩個 LLM 呼叫接力改文章，Demo07c 把員瑛式思考拆成「先想五個理由、再寫貼文」的兩階段 CoT，都用 AISuite 串 Groq 並用 Gradio 展示。LangChain、AutoGen、CrewAI 只出現在進階學習清單。第九週作業就是兩種模式二選一。
L10 從「怎麼找到好的特徵向量」出發：Word2Vec 用代理任務學出 embedding，Autoencoder 用「輸入等於輸出」逼出壓縮後的 latent vector，VAE 再要求 latent 符合常態分布，讓鄰近的點生出相似的圖。接著蔡炎龍把 diffusion model 講成「encoder 用算的、只訓練 decoder 的 autoencoder」，最後收在 Latent Diffusion：先用 VAE 把 512×512 的圖壓成 64×64，diffusion 只在這個小空間裡做。第十週作業不寫程式，用 Bing 生出風格一致的多組圖。
L11 把 Stable Diffusion 架構圖上剩下的三塊補齊。CLIP 用「文字和圖越像越好」的對比訓練，讓 prompt 變成 77×768 的 embedding；排程器把 1000 步的加噪壓成二、三十步的去噪，但 Euler a 這類 ancestral 演算法不會收斂，步數加到 100，人物的衣服和座位都會換掉；LoRA 凍結原本的 W，只學拆成 A·B 的 ΔW。實作用 diffusers 載入 SD 1.5 系模型，第十一週作業是自己做一個生圖 Web App。
L11 的 Stable Diffusion 只聽 prompt，構圖、姿勢全看運氣。L12 補上「方向盤」：ControlNet 把 SD 的區塊拷貝一份，用 zero convolution 接回去，讓邊緣圖、姿勢、深度圖這類額外條件也能控制生成，最常見的例子是 Canny 邊緣。後半講 Fooocus：一個目標是「像 Midjourney 一樣簡單」的 SD 介面，重點在 Preset、Style，以及 Input Image 的五個功能，其中 Image Prompt 就是包裝好的 ControlNet。第十二週作業：設想一個應用情境，用 Fooocus 至少生 3 組圖，並寫出創作流程。
前 12 講的模型都靠人準備好的訓練資料。L13 換一個問題：沒有標準答案，只知道做得好不好的時候，電腦要怎麼學？老師從 AlphaGo 和打磚塊講起，分成兩條路：value based 學一個 Q 函數替每個動作打分數（Deep Q-Learning、TD、Experience Replay、ε-greedy），policy based 直接學動作（Policy Gradient、Actor-Critic）。後半回到 LLM：ChatGPT 怎麼用人類排名訓練 reward model，再用 PPO 做 RLHF；DeepSeek 則讓電腦自動判斷數學題對錯當獎勵。第十三週作業是期末專案提案。
最後一講看的是兩條技術線開始互相越界：ChatGPT 這類 LLM 開始畫圖，投影片用 early fusion 和 VQ-VAE／VQGAN 解釋「把圖像切成 token」怎麼做；反過來，Inception Labs 的 Mercury 用 diffusion 生成文字，把一句話加噪成一排 [MASK] 再還原。接著是幾篇人人都用得上的研究：怎麼自動評 RAG、推理模型更容易被劫持、DeepMind 的四種 AI 風險。最後是 Vibe Coding 與一串應用工具，以及用 Gather Town 線上研討會進行的期末專案。
《生成式 AI：文字與圖像生成的原理與實務》是政大應數系蔡炎龍主講、以 TAICA 衛星課程開放給聯盟學校的入門課。網路上最完整的那頁課程網站其實是長庚衛星班（協同教師楊智淵）的頁面。本系列以 Spring 2025（1132）為準：14 支錄影、14 份投影片、12 份作業說明與評分標準都公開，Demo notebook 也在 GitHub 上，存取分級 A3；缺口是 notebook 會持續改版、繳交與批改走各校平台、期末專案成果沒有公開。