AI 名詞百科

用圖像和簡單的說明，認識 29 個 AI 專業詞彙。

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今日一詞訓練Training用資料反覆調整模型參數以降低誤差（損失函數）的過程，例如透過反向傳播與梯度下降。看名詞卡 →

共 29 個名詞

基礎概念

機器人

Robot

結合感測器、致動器與控制系統的實體機器。機器人不等於 AI：工廠的固定手臂可能完全不用 AI；AI 也常只是軟體，沒有身體。

生活例子會自己繞過椅子的掃地機器人。

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會動、能做事的機器。有些機器人用 AI，有些只照固定程式動作。

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出現在AI 名詞百科生活中的 AI

技術原理

機器學習

Machine Learning (ML)

AI 的一個分支：讓系統從資料中學習模式並改善表現，而不是由人寫出所有規則。包含監督式、非監督式與強化學習。

生活例子垃圾郵件過濾從大量郵件中學習。

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電腦自己從資料中找規則，不用人一條一條寫。

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出現在AI 是什麼？AI 名詞百科

技術原理

參數

Parameter

模型在訓練中學到的數值（如權重與偏差）。大型語言模型的參數可達數十億以上，但參數多不代表一定比較好。

生活例子模型裡數十億個可調整的數字。

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模型裡可以調整的數字，就像音量旋鈕。

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技術原理

過度擬合

Overfitting

模型過度貼合訓練資料（包括雜訊），導致在新資料上表現變差。可用更多資料、正則化與驗證集來改善。

生活例子把練習題答案背起來，考新題目就不會。

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AI 把練習題背起來，遇到新題目就不會了。

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技術原理

電腦視覺

Computer Vision

讓機器從影像與影片中辨識物體、人臉、文字與場景的領域，應用於醫學影像、駕駛輔助、品質檢測等。

生活例子拍照辨識植物的 App。

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讓電腦「看懂」圖片和影片。

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技術原理

自然語言處理

Natural Language Processing (NLP)

讓電腦理解與產生人類語言的領域，包括翻譯、摘要、語音辨識與問答。

生活例子翻譯 App、語音輸入。

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讓電腦聽懂、看懂我們說的話和寫的字。

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生成式 AI

大型語言模型

Large Language Model (LLM)

以海量文本訓練、通常基於 Transformer 架構的語言模型，透過預測下一個 Token 產生文字，可用於對話、摘要、寫作與程式設計。

生活例子可以和你聊天、寫摘要的 AI。

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讀過非常多文字、很會接話的 AI。

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出現在AI 的歷史AI 名詞百科AI 如何運作？

生成式 AI

Transformer

Transformer

2017 年提出的神經網路架構，以自注意力機制處理序列中各元素的關係，可平行運算，是現代 LLM 的基礎。

生活例子大型語言模型背後的設計。

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一種 AI 的設計方式，可以同時「注意」一句話裡的每個字。

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出現在AI 的歷史AI 名詞百科

生成式 AI

詞元

Token

模型處理文字的基本單位，可能是一個字、一個詞或詞的一部分。計費與長度限制（上下文視窗）常以 Token 計算。

生活例子「人工智慧」可能被切成好幾個 Token。

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AI 讀文字時切出來的小片段。

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生成式 AI

提示詞

Prompt

提供給生成式 AI 的輸入指示。教育部學生手冊建議用「角色＋任務＋背景＋格式」四要素把需求說清楚，再透過多輪追問讓答案越來越好。

生活例子「你是國中自然老師，請用三個生活例子說明浮力。」

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你對 AI 說的話或下的指令。

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出現在AI 名詞百科

生成式 AI

檢索增強生成

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

先從文件庫檢索相關內容，再交給模型生成回答，可提高回答的依據性，並方便更新知識。

生活例子客服 AI 先查公司手冊再回答。

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AI 回答前，先去翻指定的資料。

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出現在AI 名詞百科AI 如何運作？

生成式 AI

AI 代理

AI Agent

能規劃步驟、使用工具（搜尋、程式、應用程式）並依結果調整行動的 AI 系統。權限越大，越需要人類監督。

生活例子幫你查資料、整理表格、寄出提醒的 AI。

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能一步一步幫你完成任務的 AI。

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出現在AI 名詞百科

安全與倫理

偏見

Bias

模型因資料不平衡、標註偏差或設計選擇，而對特定群體產生系統性的不公平結果。

生活例子只用男性資料訓練的招募系統。

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AI 學到了不公平的想法，對某些人不公平。

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出現在AI 名詞百科AI 與未來

安全與倫理

隱私與個資

Privacy

個人資料的蒐集、使用與保護。使用 AI 服務時應了解資料是否被保存或用於訓練，並避免輸入敏感資料。

生活例子不把姓名、地址、照片輸入給 AI。

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你的名字、照片、地址，都是要保護的秘密。

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出現在AI 如何運作？生活中的 AI

基礎概念

AI 素養

AI Literacy

理解、使用、評估與負責任運用 AI 的能力。教育部《臺灣中小學教師與學生 AI 素養框架》把學生 AI 素養分為 AI 倫理、AI 基礎與技術、AI 賦能學習、AI 系統設計四個面向。

生活例子看到 AI 的答案，會先查證再使用。

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知道 AI 是什麼、會安全又聰明地使用 AI，也知道什麼事情要自己決定。

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基礎概念

人機協作

Human-AI Teaming

人與 AI 分工合作完成任務。教育部 AI 素養框架強調人機協作時要保有「人類能動性」與「知識能動性」：最後的判斷與決定權在人，並能辨識 AI 產出的真偽。

生活例子AI 幫你列大綱，作文的想法自己寫。

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人和 AI 一起完成事情：AI 幫忙，人來想、來決定。

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未來概念

人工超智慧

Artificial Superintelligence (ASI)

在幾乎所有領域都遠超過人類的假設性智慧，目前並不存在。ASIFT 名稱中的 ASI 代表教育願景，而不是現有技術。

生活例子目前還不存在；ASIFT 名稱中的 ASI 是教育願景。

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想像中比所有人都聰明的 AI。現在還沒有。

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接下來看

上課第 1 課 AI 是什麼？把名詞放回情境裡，一次看懂。探索 AIAI 歷史年表這些名詞是什麼時候出現的？互動名詞配對遊戲測試你記住了多少名詞。

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