2025年12月28日 星期日

CL#7 Enhanced Visualization (optional 自由習作)

 繪圖,動畫:  建議 使用 Claude Sonnet 4.5 

推理,複雜問題:  建議使用以下 

使用 Claude Sonnet 4 extended thinking 付費版

使用 Gemini 2.5 Pro 免費額度最高 1M tokens

使用 ChatGPT 5

使用 Grok 4


作業繳交方式

How to share a Claude link

How to share a ChatGPT link

How to share a Grok link

How to share Gemini Link


 課堂練習 

Send all the links to  me chang212@gmail.com by email with subject CL#7  [your id, your name].




1. from spec to animation

參考齒輪規格

製作其中一組規格的 3D 齒輪動畫




 


2. Animate engineering designs



3. World Weather Map





4. 提升美學與完成度

提升美學  higher aesthetics




提升美學  higher aesthetics + 提升完成度  higher accomplished


2025年12月10日 星期三

Games

 遊戲化學習

  • 沈浸式體驗:遊戲提供情境化學習,增強記憶及理解
  • 個人化進度:適應性遊戲可依據學習者能力自動調整難度
  • 跨學科整合:遊戲自然地結合多個學科領域,展現知識互連性

  • Game terminology 


    1.  練習: 製作3d 旋轉木馬(Merry-go-round)動畫  

    2d 版本 Merry-go-round






    share (by Otto), opus 4.5



    2. 練習: 製做一支3d 打地鼠遊戲 (making them gorgeous and appealing),或俄羅斯方塊(Tetris)或自行選擇遊戲主題


    [AI程式開發]

    1. 做一支打地鼠遊戲 


    初學版音效版

    Whack-a-mole game evolution

    中文版

    Grok




    2d 版本 Whack-a-Mole (打地鼠遊戲)


    俄羅斯方塊(Tetris)



    share (打地鼠 by Lo)



    share (彈珠檯 by LW)





    2025年11月18日 星期二

    AI weather prediction

    Typhoon, share, artifact







    CorrDiff video

     Perform Deep Research* and then animate an advanced AI tool (such as CorrDiff, Pangu, GraphCast ...) for weather prediction in Taiwan.


    *
    ChatGPT: 深入研究
    Claude: Research
    Grok: auto
    Gemini 2.5 Flash: Deep Research

    2025年11月1日 星期六

    健康照護科技專題一

    健康照護科技專題一:AI 時代的輔助科技設計與實作 (修訂版)

    (Special Topics in Healthcare Technology I: Assistive Technology Design & Implementation in the AI Era)

    學期: 2026 春季 (Spring 2026) 每週二晚上 EFG
    核心工具: Claude Sonnet 4.5, ChatGPT 5, Gemini 2.5 Pro, Grok 4 等次世代多模態大型語言模型工具 (Leading Multimodal LLM tools)

    先備知識 (Prerequisites):
    建議具備 Python 基礎程式設計能力。學生應能理解基本語法、變數、迴圈與函式。無需具備 AI 或機器學習的先備知識,本課程著重於「應用」而非「建構」模型。

    課程描述:
    本課程旨在探索如何運用尖端大型語言模型(LLM)作為核心協作夥伴,設計、模擬並實作出具創新性的健康照護與輔助科技解決方案。課程將以一系列專案導向的實作,帶領學生從概念發想、系統模擬、原型設計到成果展示,完整體驗在 AI 時代解決真實世界健康照護挑戰的流程。學生將學習如何「指揮」AI 進行複雜的邏輯推理、程式碼生成、3D 模型建構與科學視覺化,並在過程中建立對 AI 倫理的深刻認識,成為一名能負責任地駕馭 AI 的輔助科技創新者。

    學習目標:

    1. 掌握使用 LLM 進行複雜問題拆解與邏輯規劃的能力。

    2. 評估並應用 AI 在健康照護領域的倫理原則與最佳實踐。

    3. 實作 AI 驅動的互動式復健與健康促進應用。

    4. 設計並模擬用於高齡者照護的智慧環境感測系統。

    5. 運用 AI 將複雜的生物醫學過程進行視覺化呈現。

    6. 完成一個具體的輔助科技期末專案,從概念發想、倫理評估到原型實作。


    每週進度與主題 (Weekly Schedule)

    第一部分:基礎建設與互動設計 (Weeks 1-6)

    • Week 1-3 (2/23, 3/2, 3/9): AI 輔助下的邏輯與規劃

    • Week 4 (3/16): 遊戲化復健 (Gamified Rehabilitation)

      • 主題: 體感互動復健遊戲設計

      • 內容: 探討如何將枯燥的復健動作轉化為有趣的遊戲。學習運用 AI 進行遊戲機制設計與原型開發。

      • 實作 (Lab #2): 擇一實作:設計「中風後復健—AI 打地鼠」遊戲,訓練反應速度與手眼協調;或設計「關節炎患者—AI 動作範圍評分機」,引導患者完成每日伸展。

    • Week 5 (3/23): 期末專案提案 (Final Project Proposal)

      • 主題: 發掘問題與定義題目

      • 內容: 學生分組,腦力激盪,尋找一個真實世界的健康照護問題,並提出期末專案的初步構想。

      • 繳交: 期末專案提案書 (一份)。

    • Week 6 (3/30): AI 倫理在健康照護 (AI Ethics in Healthcare)

      • 主題: 隱私、偏見與責任 (Privacy, Bias, and Accountability)

      • 內容: 專題討論。探討在設計健康照護 AI 時的關鍵倫理議題:病患資料隱私、演算法偏見(如何避免 AI 系統性地忽略特定族群)、當 AI 出錯時的責任歸屬,以及模型的透明度與可解釋性。

      • 活動: 各組重新檢視其期末專案提案,進行倫理風險評估與修正。


    第二部分:環境感知與系統模擬 (Weeks 7-10)

    • Week 7-8 (4/6, 4/13): 高齡者居家安全監測 (Smart Home for Elder Care)

      • 主題: 居家危害鏈偵測與視覺化 (Home Hazard Chain Identification)

      • 內容: 如何預防長者跌倒或發生意外?模擬智慧家庭環境,利用虛擬感測器數據來預測潛在風險。學習使用 AI 輔助生成 3D 場景與動畫。

      • 實作 (Lab #3): 利用 AI 生成動畫,視覺化呈現如「長者夜間起床 -> 未開燈 -> 被地毯絆倒」或「忘記關瓦斯 -> 濃度升高 -> 觸發警報」的危害事件鏈。

    • Week 9 (4/20): 期中考週 (停課一次)


    第三部分:生物醫學視覺化與研究創新 (Weeks 11-17)

    • Week 11 (5/4): 重現論文中的 AI 模型 (Reproducing AI in Healthcare Research)

      • 主題: AI 輔助下的論文驗證與實作

      • 內容: 學習如何使用 AI 快速解析一篇 AI 醫療影像辨識或數據分析的論文,並嘗試重現其核心演算法或系統架構。

      • 實作 (Lab #5): 選擇一篇指定的論文摘要,使用 AI 生成概念驗證 (Proof-of-Concept) 的程式碼。

    • Week 12-14 (5/11, 5/18, 5/25): 科學動畫 (Biological Visualization)

      • 主題: 將複雜的科學機制變得可視化

      • 內容: 深入探討如何將抽象的科學概念轉化為具體的視覺故事。案例將聚焦於生物,物理現象與健康照護相關主題。

      • 實作 (Lab #6): 選擇一個科學主題(如光合作用、嗅覺原理),利用 AI 輔助生成解說腳本與關鍵畫面動畫。

    • Week 15-16 (6/1, 6/8): AI 輔助研究與報告撰寫 (AI-Assisted Research & Writing)

      • 主題: 運用 AI 加速期末專案的創新與整合

      • 內容: 學習如何利用 AI 進行文獻回顧、整理研究重點,並協助撰寫結構化的期末專案報告。

      • 實作 (Lab #7): 針對期末專案主題,進行 AI 輔助的文獻回顧與報告草稿撰寫練習。

    • Week 17 (6/15): 期末專案發表與成果展示 (Final Project Presentations)

      • 內容: 各組展示學期成果,包括問題定義、AI 解決方案、原型 Demo、倫理考量分析與未來展望。


    評分標準 (Grading Breakdown)

    • 實作作業 (Labs, 40%):

      • 評估標準不僅看最終成果,更重視過程。繳交內容須包含:

        • 成果展示 (成品或影片)。

        • 關鍵 Prompt 紀錄與反思: 說明你如何引導、迭代、修正 AI 的指令以達成目標。

        • 程式碼與相關檔案。

    • 期末專案 (Final Project, 50%):

      • 提案與倫理評估 (10%): 包含問題陳述、初步構想與倫理風險分析。

      • 最終成果與 Demo (25%): 包含期末發表會的展示與原型功能的操作。

      • 書面報告與程式碼 (15%): 詳述專案的設計理念、實作過程、成果、遇到的挑戰與未來工作。

    • 課堂參與與討論 (10%):

      • 鼓勵在課堂、特別是倫理議題討論中,積極提出觀點與回饋。