【114-2微學分課程】AI × 實體控制系統開發(Python × Arduino)—vibe coding 應用實作 AI-Powered Physical Control System Development (Python × Arduino with Vibe Coding)

人工智慧微學程

本課程以生成式AI（ChatGPT）為核心工具，結合 Python 程式設計與 Arduino 控制板，帶領學生從零開始實作「AI × 實體控制系統」。

選課日期： 2026年06月25日 截止
前往選課系統

授課教師

實際教學：機械工程系 劉永銓 博士生講師
課程指導：機械工程系 王啟川 教授

對應總課程名稱

人工智慧應用與實作
Artificial Intelligence Applications and Implementations

課程日期

2026年07月01日~2026年07月22日
W5678

課程總時數

16小時

上課地點

光復校區 工程一館EA101

修課人數

10人(不開放外校選修)

先修科目或先備能力

無

自備物品

筆電 , Arduino控制板 , AI工具

課程教材

自編教材。

作業、考試、評量

出席率30%、平時作業30%、期末成果40%。
一、出席與參與度（30%）
課堂討論發言（10%）：
能針對課程內容提出問題、觀察或延伸想法
互動表現（10%）：
課堂實作過程中與教師及同儕之互動情形與學習投入程度
小組即時回饋（10%）：
能即時回應問題、參與討論並提出解決方向
二、平時作業（30%）
實作紀錄（15%）：
包含程式操作、硬體連線與控制流程之紀錄
學習心得與系統反思（15%）：
能說明學習過程、問題解決方式與系統改進想法
三、期末成果（40%）
學生需完成一套「AI × 實體控制應用系統」，並符合以下條件：
系統功能（15%）：
完成控制系統（如溫度控制或其他應用）並可穩定運作
系統整合（10%）：
完成 Python 與 Arduino 之通訊與控制整合
應用開發（10%）：
建立基本操作介面（GUI）並完成應用程式封裝（.EXE）
延伸能力（5%）：
能說明系統如何延伸至其他應用場景（非僅限舒肥案例）

課程大綱

課程大綱 分配時數
單元主題 內容綱要 講授 示範 習作 其他
AI × Vibe Coding × 控制系統入門 生成式AI（ChatGPT）應用概念
vibe coding 操作（自然語言寫程式）
Python快速實作（以應用為導向）
Arduino 控制板介紹
 1 1 2 0
數據擷取與通訊控制整合 Python ↔ Arduino Serial 通訊
即時數據讀取與顯示
基礎回饋控制概念
數據紀錄與分析應用
 1 1 2 0
AI應用系統開發與封裝 GUI介面設計（tkinter）
控制系統整合與操作
應用程式封裝（.EXE）
專題成果展示與優化
 1 1 2 0
實體控制系統建構（溫度控制案例） 基礎控制概念（溫度控制邏輯）
Arduino 感測與輸出控制
電鍋溫度控制實作（舒肥應用）
系統參數調整與測試
 1 1 2 0

課程進度表

日期 課程進度、內容、主題
07/01 AI × Vibe Coding × 控制系統入門
07/08 數據擷取與通訊控制整合
07/15 AI應用系統開發與封裝
07/22 實體控制系統建構（溫度控制案例）

常見問題