生成式 AI 實務教材：提示工程師認證核心能力養成｜含CCS Generative AI Foundations 生成式AI人工智慧核心能力國際認證

概念篇

第 1 章　AI 基礎與生成式 AI 核心概念
1.1 什麼是 AI？定義、特性與提問的重要性
1.2 AI 的基礎技術與運作機制
1.3 主流模型、比較與輸出類型
1.4 2024 年至 2025 年AI 技術進展
1.5 AI 的限制、能力邊界與負責任使用
1.6 本章考題整理

第 2 章　生成式 AI 的實際應用
2.1 商業應用場景與辦公自動化：生成式 AI 驅動的企業轉型
2.2 創意產業應用與內容創作：從神隊友到共同創作者
2.3 教育、語言學習與學術研究：AI 賦能學習新時代
2.4 技術與程式開發輔助
2.5 知識管理與資料整理 NotebookLM 實戰：告別資訊爆炸的焦慮
2.6 本章考題整理

第 3 章　生成式 AI 的限制與風險
3.1 技術限制與能力邊界：認識 AI 的「極限」與「盲區」
3.2 模型幻覺 Hallucination 問題與資訊驗證：避免 AI 瞎掰的陷阱
3.3 深度偽造 AI 偏見與倫理風險：科技的雙面刃與防範
3.4 企業使用風險與負責任使用原則
3.5 本章考題整理

第 4 章　提示詞工程（Prompt Engineering）
4.1 提示詞基礎
4.2 提示詞設計黃金法則
4.3 進階提示詞技巧
4.4 溫度與參數控制
4.5 提示詞安全與防禦
4.6 多語言提示策略
4.7 本章考題整理

第 5 章　圖表判讀與資料視覺化
5.1 資料視覺化基礎：AI 讓數據「說話」的藝術
5.2 常見圖表類型與應用
5.3 AI 生成圖表的方法：從程式碼到對話式分析
5.4 圖表誤導與識別
5.5 圖表設計最佳實踐：準確、清晰、一致的黃金準則
5.6 本章考題整理

第 6 章　AI 偏見與倫理
6.1 AI 偏見的來源與社會影響：數據裡的隱形歧視
6.2 常見 AI 偏見類型：社會刻板印象的數位複製
6.3 偏見識別與評估：建立 AI 公平性的制度防線
6.4 偏見緩解策略：從源頭到應用建立公平性防線
6.5 生成式 AI 倫理原則：科技發展的道德指南
6.6 倫理邊界與禁區
6.7 本章考題整理

第 7 章　隱私、法律與合規
7.1 資料隱私保護：AI 時代的個資防護與法律責任
7.2 主要隱私法規：跨國界 AI 應用的法律底線
7.3 智慧財產權：AI 創作的版權爭議與法律界線
7.4 版權風險與侵權：AI 創作背後的法律地雷
7.5 法律責任與歸屬：AI 決策下的最終承擔者
7.6 特殊領域合規
7.7 本章考題整理

第 8 章　ChatGPT 安全使用指南
8.1 ChatGPT 的運作與記憶機制
8.2 敏感資訊保護：使用 AI 的安全與倫理界線
8.3 社群與平台使用規範：AI 互動的倫理與法律底線
8.4 企業級 ChatGPT 與安全架構：效率、治理與合規並重
8.5 安全操作建議：讓 AI 成為可靠夥伴的日常守則
8.6 本章考題整理

第 9 章　AI 檢測與真偽辨識
9.1 AI 生成內容的真偽挑戰與幻覺問題：數位時代的信任危機
9.2 AI 生成內容的特徵與人工檢測方法：人類肉眼的力量
9.3 AI 檢測工具與技術與資訊驗證：辨識數位偽造的利器
9.4 AI 檢測的限制與社會責任：提升公民的數位鑑別力
9.5 本章考題整理

第 10 章　生成式 AI 的未來與負責任使用
10.1 生成式 AI 的未來趨勢與技術方向
10.2 AI 與人類協作：就業的新關係 - 能力放大器的時代
10.3 負責任 AI 的核心原則與治理：確保科技發展的安全與倫理
10.4 AI 素養、倫理與終身學習：數位時代的競爭力基石
10.5 本章考題整理

應用實戰篇

第 11 章　用 AI 學英文，提升學習效率
11.1 AI 如何幫助英文學習
11.2 AI 生成例句、對話練習
11.3 英文寫作錯誤修正與改進建議
11.4 AI 模擬英語老師，提供學習建議
11.5 AI 輔助聽力與口說訓練
11.6 英文學習 AI 工具推薦與實戰
11.7 本章練習題

第 12 章　用 AI 學程式設計，讓學習更有效率
12.1 AI 在程式學習上的優勢與限制
12.2 如何用 AI 解析程式碼與錯誤除錯
12.3 AI 幫助學習新程式語言（Python、Java、C++ 等）
12.4 自動生成範例程式與最佳化程式碼
12.5 AI 輔助資料結構與演算法學習
12.6 AI + GitHub Copilot：如何有效提升程式開發效率
12.7 本章練習題

第 13 章　AI 幫助日常工作，提升效率
13.1 AI 如何成為你的工作助理
13.2 AI 幫助寫 Email、報告
13.3 AI 會議記錄與資訊整理
13.4 AI 自動化 Excel / Google Sheets 資料分析
13.5 AI + Notion、Trello 來管理工作流程
13.6 本章練習題

第 14 章　AI 內容創作大解密
14.1 AI 文章寫作的應用與限制
14.2 如何用 AI 撰寫部落格、行銷文案
14.3 AI 助力影片腳本、Podcast 文案製作
14.4 AI 生成圖片與影片（DALL · E、Runway、Midjourney）
14.5 AI 幫助創意發想與內容改寫
14.6 本章練習題

第 15 章　NotebookLM 與 AI 知識管理
15.1 下一代 AI 增強知識管理與內容吸收工具
15.2 NotebookLM 操作指南：從文件匯入到知識萃取
15.3 本章練習題

第 16 章　模擬試題與解答解析
16.1 倫理、隱私與法律責任
16.2 模型與偏見
16.3 提示詞工程與內容生成
16.4 視覺與多媒體生成
16.5 數據分析與視覺化
16.6 知識驗證與 AI 基礎概念
16.7 AI 應用與客製化
16.8 社會影響與教育應用

附錄 A
A.1 AI 工具推薦
A.2 AI 使用十大常見錯誤快速參考表
A.3 AI 大事紀：從邏輯運算到通用人工智慧（AGI）
A.4 AI 名詞解釋
A.5 AI 重要人物
A.6 AI 重要公司、機構、組織
A.7 CCS 生成式 AI 人工智慧核心能力國際認證簡介（CCS Generative AI Foundations）

概念篇

第 1 章　AI 基礎與生成式 AI 核心概念
1.1 什麼是 AI？定義、特性與提問的重要性
1.2 AI 的基礎技術與運作機制
1.3 主流模型、比較與輸出類型
1.4 2024 年至 2025 年AI 技術進展
1.5 AI 的限制、能力邊界與負責任使用
1.6 本章考題整理

第 2 章　生成式 AI 的實際應用
2.1 商業應用場景與辦公自動化：生成式 AI 驅動的企業轉型
2.2 創意產業應用與內容創作：從神隊友到共同創作者
2.3 教育、語言學習與學術研究：AI 賦能學習新時代
2.4 技術與程式開發輔助
2.5 知識管理與資料整理 NotebookLM 實戰：告別資訊爆炸的...