NDHU TED Course Hub115-1
開放選課

和AI一起寫程式:創意生活應用 Coding with AI: Creative Everyday Projects

「最熱門的新程式語言,是英文。」——Andrej Karpathy(「vibe coding」一詞發明人)

這門課帶你去哪

整學期只做一台機器——第二週它有你的名字,第五週它有網址,第十七週,它是你養大的機器。

  • 不用背語法
  • 零基礎友善
  • 救得回來的作品

程式=寫給電腦的指令清單,一步步告訴它做什麼。這門課為非資訊背景設計——你用中文把需求說清楚、AI 動手寫,你負責看得懂、驗得動;Python 第十一週才出現、不教語法也不必先會

這門課的終點:一台你自己養大的機器

第二週它有你的名字,第五週它有公開網址,第六週它讓一顆燈開始閃,第十二週它自己算完資料、把答案畫在畫面上——第十七週,它是你養大的機器,而且改壞了你救得回來。

  1. 面板與上線你的名字出現在瀏覽器上;第五週拿到公開網址,掃 QR 就開
  2. 硬體與節奏虛擬紅綠燈照你排的節奏閃;期中三件同時活著、跑給大家看
  3. 記憶與大腦試算表當記憶體、Python 當大腦——不教語法,答案畫回面板
  4. 代理與協作你寫工單讓 agent 改版;改同學的面板被合併——改壞了救得回來

作業量預告

作業成績佔總成績 20%,依教學進度與教材安排,不預設每週都有;內容與繳交方式於課堂及 e學苑公告。

成績怎麼算

  • 10% 平時成績 依出缺席與課堂學習紀錄計算(Zuvio 點名)
  • 20% 作業成績 依教學進度與教材安排,不預設每週都有;內容與繳交方式於課堂及 e學苑公告
  • 30% 期中作品 W9 期中開箱——作品展示
  • 40% 期末專案 W16/W17 期末專案展示+書面報告

沒有筆試、不考語法。個人計分——可以結伴互幫,成績各算;失敗的版本只要證據完整,照樣拿分。期末也不是最後一週才開始:期末專案期間每週都有不計分的檢查點,幫你把進度分攤開。

17 週新制・課程怎麼走

W1–W5

面板與上線

幫你的機器命名,GitHub 帳號第一週當堂全班一起開。第二週面板 v0 有你的名字,下課前存成帶得走的單檔;第三週讓 AI agent 替你把面板放上 GitHub、拿到公開網址、做成 app、弄壞再救回;第五週兩人配對,互相提修改、互相審。

W1 課程介紹:幫你的機器命名+當堂開好 GitHub 帳號W2 面板 v0:有你名字的網頁,下課前存成帶得走的單檔W3 上週裝的四樣今天全用上:AI agent 替你建倉庫、上線、做成 app、弄壞再救回W4 停課(教師節)W5 一個被審過的修改:兩人配對 repo,開分支→提修改→逐行留言→合併
W6–W9

硬體與節奏

Wokwi 虛擬電路:紅綠燈照你排的節奏閃,連結嵌進面板。接著你的網頁生出另一支程式,貼進我們發的、已經接好線的範本就照著閃。第九週期中開箱:網址、面板、亮燈三件同時活著,90 秒跑給大家看。

W6 你的節奏:Wokwi 紅綠燈照你排的節奏閃W7 節奏產生器:你的網頁生出另一支程式(期中發題)W8 停課(光復節補假)W9 期中開箱:三件同時活著、90 秒跑給大家看;下半場同儕互掃+講評+Colab 環境預檢(開好帳號,還不是教 Python)
W10–W12

記憶與大腦

試算表是機器的記憶體:加自己的選單、生資料、算統計。Python 是大腦——讀你自己的試算表、算出你想知道的答案,再把答案畫回面板(不教語法、不必先會)。同一份資料也丟給 agent 算一次,抓出它錯的那個地方。

W10 記憶體:試算表加自己的選單,生資料、算統計、吐公告W11 機器的大腦(上):用 Python 讀你的試算表(不必先會 Python)W12 機器的大腦(下):答案畫回面板;agent 算同一份資料,抓出它的錯
W13–W17

代理與協作

物理小遊戲嵌進面板,老師示範 AI agent 直接指揮 Unity。你寫派工單讓 agent 照著改版,外加「我退回它的那一次」;再改同學的面板、送出被合併的 PR,練一次把改壞的救回來。最後兩週上台:重點短講不限時,細節寫進期末書面報告。

W13 彈一下:物理小遊戲嵌進面板;示範 AI agent 指揮 UnityW14 派工單:你寫工單、agent 照著改版(期末發題)W15 一個被合併的 PR+復原、secret scan、成長時間軸上傳 repoW16 期末發表・第一場:做好了就自願先上,重點短講不限時W17 期末發表・第二場+QR 牆與課程收束;期末書面報告當天 23:59 交 e學苑

AI 使用守則

能解釋自己的過程

當老師或助教詢問時,你要能清楚說出你怎麼對 AI 提問、怎麼修改它的輸出、為什麼這樣決定。

會查證 AI 的輸出

AI 會犯錯,也會編造不存在的事實。程式也一樣——交出去之前,先確認它真的能跑、真的做對事。

守學術誠信

遵守誠信、隱私與著作權。把 AI 當成一起完成作品的夥伴,而不是替你寫作業的人。
可以使用(開放)
需註明與說明(引導)
禁止使用(限制)

會用到的工具

主線工具

  • Gemini Canvas用聊天長出你的網頁面板——第二週起每週幫它多加一個新本事
  • GitHub · GitHub Pages作品的家:公開網址+每次改動自動留存檔點,改壞了退回上一個就好(全程網頁版)
  • Wokwi瀏覽器裡的虛擬電路——紅綠燈照你排的節奏閃
  • Apps Script試算表自動化:機器的記憶體
  • Google Colab瀏覽器直接跑 Python:機器的大腦,免安裝

代理與示範

  • AI Studio Build你寫工單、agent 照著改版(選配:官方要求帳號滿 18 歲)
  • Unity+MCP老師示範:AI agent 透過標準接頭直接指揮 3D 引擎

日常隨身工具

  • 聊天型 AIChatGPT·Claude·Gemini
  • 程式遊樂場Google Colab·AI Studio
  • 作品基地GitHub·GitHub Pages
  • Gemini Notebook原名 NotebookLM——優先用你給的來源回答、附引用
  • 任務型 AI(Agent)Manus 等,把一整件事交出去,它自己跑完再回報

工具會換、能力不換——實際以開學當週的等效工具為準

查成績

查詢成績(另開新視窗)

另開新視窗,需東華帳號登入。本站不存放任何成績;查詢由既有系統提供。

上課要帶什麼

  • 筆電最順手;沒有筆電也可以修——教室有電腦、一人一台(⚠️ 每次開機會重置:東西存自己的雲端,第一堂會教),每週也都有等值作法,分數一樣
  • 課前順手辦兩個免費帳號:GitHub(W1 當堂也會一起開)、Wokwi(第 6 週用——沒登入的存檔只認同一台電腦的同一個瀏覽器,教室電腦每次開機又會重置,先辦好最穩)
  • 課前準備:挑一個順手的聊天型 AI(免費),並申請 GitHub Student Pack(全課程共同課前準備、免費——就算不修這門課也用得上)。GitHub 帳號 W1 當堂全班一起開,課前辦好更順
  • 🎁 台灣大專生限時免費:Google AI Plus 一年(滿 18 歲+學校信箱過 SheerID 驗證,2026/12/31 前兌換)——含 Gemini 較高用量與 Gemini Notebook,這門課從第二週就用得到。⚠️ 一年後會自動續訂每月 NT$165,不想續要自己取消;未滿 18 歲或不想辦也完全沒關係,免費版就夠上課
  • 教室在理工二館 E403(人工智慧教室),限修 40 人——有插座的位子先到先選

常見問題

完全沒寫過程式,真的可以嗎?

可以,這門課的預設就是零基礎。第二週你的名字就會出現在你自己做的網頁上,之後每週幫它多長一個新本事——第 2 週做的東西,到第 17 週還活著、還在畫面上。

要買軟體或設備嗎?

這門課的任何一分都不需要你付錢。課堂會點名幾個工具(聊天型 AI、Gemini Canvas、Colab、GitHub、Wokwi、Apps Script),每一樣都有替代選擇,優先用免費開源的。⚠️ AI 工具的免費額度常常變動,所以課程不會把任何一次作業綁死在單一工具上。另外 Google 有學生免費方案值得申請一次(免費 1 年,須在 2026-12-31 前兌換,資格與內容以官方頁 gemini.google/students 為準)——申請不成也不影響成績。沒有筆電也可以修:教室有機器,每週都有等值作法。

跟資工系的程式課差在哪?

我們不背語法、不刷題。練的是把想法說清楚讓 AI 動手的能力,加上看懂、驗證 AI 產出的判斷力——vibe coding 時代的基本功。

為什麼要學 Git/GitHub?

因為它是 AI 時代的基本功——作品要留得住、看得懂差異、改壞了救得回來,靠的就是它。第五週你會在網頁上建立自己的 repo、拿到公開網址;第十五週你會改同學的作品、送出被合併的 PR,並練一次把東西救回來。全程走網頁版、從零教起,不用背指令。

期中、期末要做什麼?

期中(30%)在第九週:網址、面板、亮燈三件同時活著,90 秒跑給大家看,範圍 W2–W7。期末(40%)分兩場:W16 做好了就自願先上、W17 其餘同學——台上重點短講不限時,細節寫進期末書面報告,W17 當天 23:59 交 e學苑。個人計分:可以結伴互幫,成績各算;失敗的版本只要證據完整,照樣拿分。

AI 可以用到什麼程度?

在這門課,AI 不只可以用,根本是必修隊友。但每段程式你都要能解釋、能驗證,守住資料安全與學術誠信——AI 動手,你當導演。

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