| 課程與核心能力關聯配比(%) |
課程目標之教學方法與評量方法 |
| 課程目標 |
核心能力 |
配比(%) |
教學方法 |
評量方法 |
1. 了解AI影像辨識的基本原理與應用情境。
2. 熟悉Teachable Machine影像模型訓練與匯出流程。
3. 能運用p5.js建立影像互動應用（如臉部模糊、手勢控制、動作遊戲）。
4. 培養跨領域創作與動手實作能力。
5. 透過團隊合作完成AI互動作品並進行展示分享。 |
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| 授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共16週加自主學習) |
| 週次 |
授課內容 |
| 第1週 |
建立開發環境與基礎語法的練習 |
| 第2週 |
基礎語法延伸應用，煙火特效 |
| 第3週 |
AI影像偵測:臉部，人臉模糊化特效 |
| 第4週 |
手部偵測與律動遊戲，肢態偵測延伸應用 |
| 第5週 |
AI影像訓練，貪吃蛇遊戲整合影像辨識 |
| 第6週 |
成果創作 |
| 第7週 |
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| 第8週 |
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| 第9週 |
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| 第10週 |
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| 第11週 |
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| 第12週 |
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| 第13週 |
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| 第14週 |
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| 第15週 |
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| 第16週 |
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自主學習
內容 |
本課程為專業領域微課程(6小時)，故無自我學習內容。 |
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| 學習評量方式 |
| Projects 100% |
| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) |
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| 課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址） |
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| 課程輔導時間 |
| 另與授課老師約時間 |
| 聯合國全球永續發展目標(連結網址) |
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