# 教學大綱說明 — 科技英文與科普傳播（2026 秋）
授課教師：張耀仁教授
上課方式：以科技英文學習掌握 AI 運用技巧，從實做中學習 AI 技術應用與科學工程素養。
形式：講授、工作坊、作業；學生自備手機／平板／筆電。
## Week 1 Introduction（導論）
回顧上學期成績分布，介紹如何「專業地使用 AI」、AI 平台與差異，以及
「為什麼我的 AI 跟你不一樣」的基本技巧。為全學期定調。
## Week 2 Make AI Powerful（讓 AI 更強）
英文提示（Prompt in English，附中文版）、以電子學為例的 Prompt Engineering，
並比較不同模型（Sonnet 4.6、ChatGPT Thinking vs. Standard）。打好提示基礎。
## Week 3 Reasoning and Visualization（推理與視覺化）
鏈式思考（Chain of Thought）、撿球的狗失敗案例、限制條件與能量地景視覺化，
以及用 CoT 解過河謎題。把推理概念具體化、視覺化。
## Week 4 Search and Visualization（搜尋與視覺化）
以搜尋演算法（A*、BFS）重解過河謎題，討論 8 人 vs. 20 人的可擴展性，
並示範 A* 如何進行回溯。建立「推理 vs. 搜尋」的對照。
## Week 5 A* Applications（A* 應用）
以 A* 進行電路設計優化，將搜尋演算法落實到工程問題。
## Week 6 A* Applications（A* 應用續）
延續 EX#5，邏輯電路設計、感恩節晚餐排程與其視覺化。把搜尋應用到更貼近
生活與工程的排程問題。
## Week 7 Analog IC Design（類比 IC 設計）
參數優化、佈局與繞線、數學優化。（期中考週不上課。）
## Week 8 RF IC Circuit Design（射頻 IC 設計）
EUV 光源（IEEE Spectrum 科普閱讀），案例研究：Apple C1 Modem LNA。
連結業界前沿。
## Week 9 Analog IC Design（類比 IC 設計）
RF 驅動背後的數值方法（進階、科普化），以及差動對、op741 的參數優化。
## Week 10 Placement & Routing（佈局與繞線）
佈局繞線投影片與現代演算法動畫、RF PA 驅動的佈局繞線、差動對與 op741、
GPU 矽晶粒簡介、SWERV RISC IC 設計。
## Week 11 PCB Automation（PCB 自動化）
電路設計總覽，以及 AI 在 PCB 設計的應用。
## Week 12 3D Models（3D 模型）
場景影像、導航與火箭引擎設計的 3D 模型。把視覺化推進到三維。
## Week 13 Voronoi-based Navigation（以 Voronoi 為基礎的導航）
以幾何結構處理導航問題。
## Week 14 Fractals（碎形）
碎形、碎形天線與晶片導電（slides）。
## Week 15 AI for Science（AI 與科學）
以 AI 輔助科學研究作結。
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## Backup（備用 / 延伸教材）
提示基礎、科學與工程視覺化、進階視覺化、強化學習（A* vs. RL、RL 1–3）、
複雜動畫與隨機程序模擬、演算法視覺化，以及 AI 特別主題（AI 風險、AI 倫理、
AI 作為一種實驗科學）。進度允許時使用。
## 整體脈絡
全課像一條清楚的學習路徑：先學會「以科技英文與 AI 協作」，再用 AI 做
「推理與搜尋的視覺化」，進到「A* 與類比／RF IC 設計、佈局繞線、PCB 自動化」，
接著拓展到「3D 模型、導航、碎形」，最後收於「AI for Science」。每個主題都
搭配具體案例（過河謎題、晚餐排程、Apple C1 LNA、火箭引擎、碎形天線），
呼應「以科技英文掌握 AI、從實做中解決真實工程與科學問題」的核心精神。
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