| Week | Date | Content | Exercise |
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| 1 | 9/7 | Gen AI 時代的研究新思維 1. 課程綜述與評分方式 2. Vision、Idea 與 Execution 的關係 3. 資料的數位化與結構化 (Digitize everything) 4. 如何提問與發想研究問題 | 發布 HW1：LLM 的使用經驗分享 |
| 2 | 9/14 | LLM 的基礎架構與原理 1. 理解原理對使用工具的幫助 2. Transformer 架構與位置編碼 (RoPE) 3. 模型訓練流程：Pretrain、Finetune、RLHF、RLVR | |
| 3 | 9/21 | 模型大型化與微調、LLM 的限制與幻覺 1. 稀疏架構 (Mixture of Experts, MoE) 原理 2. 參數高效微調 (PEFT)：LoRA、DoRA、CeRA 3. Context window 的限制 4. 幻覺的成因與為何無法完全消除 5. 模型偏見與案例討論 | 繳交 HW1 |
| 4 | 9/28 | Holiday | |
| 5 | 10/5 | 從程式撰寫到 Vibe Coding 1. 從撰寫程式碼到以自然語言描述架構 2. Copilot、Claude Code、Yolo mode 的比較 3. 以 coding agent 建立最小可行性原型 (MVP) | 發布 HW2：AI 輔助程式與系統實作 |
| 6 | 10/12 | Agentic AI 的原理 1. Planning、Memory、Tool-use 的組成 2. ReAct 框架 3. 為 AI 建立工具：API 串接與 Function Calling 4. 案例：Karpathy 的 autoresearch 及其限制 | |
| 7 | 10/19 | 軟體工程規範與 Harness Engineering 1. Git 版本控制與 CI/CD 2. 測試撰寫與 Code review 3. Agentic AI 情境下,界定範圍與自動化測試的重要性 | |
| 8 | 10/26 | Holiday | |
| 9 | 11/2 | Guest lecture 講者：TBA | 繳交 HW2（系統原始碼與 AI 協作日誌） |
| 10 | 11/9 | Guest lecture 講者：TBA | |
| 11 | 11/16 | Guest lecture 講者：TBA | |
| 12 | 11/23 | 研究題目的選擇與 MVP 驗證 1. 如何判斷研究題目的價值 2. 以 Agentic AI 進行文獻回顧與 gap 分析 3. MVP：Minimum Viable Paper 與 Minimum Viable Product | 發布 HW3：AI 輔助小論文實作（期末研究題目提案） |
| 13 | 11/30 | 論文撰寫與學術倫理 1. 學術英文寫作能力與判斷力 2. LaTeX 結構化排版 3. 邊構思、邊實驗、邊撰寫的流程 4. 標示 AI 的貢獻範圍與學術責任 | |
| 14 | 12/7 | Guest lecture 講者：TBA | |
| 15 | 12/14 | Guest lecture 講者：TBA | |
| 16 | 12/21 | 期末小論文發表 1. 研究成果、程式邏輯說明與 AI 協作日誌 2. Q&A 與課程回顧 | 繳交 HW3（小論文 PDF、原始碼與協作日誌） |