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Stage 1-3 把概念基礎打底完。
Stage 4 兩章把「會用工具」與「能評估導入」一次接上。
會用工具， 不等於真的把 AI 導入企業。
CH6 教你「寫對 Prompt、選對工具、避開幻覺」。
CH7 教你「先定 KPI、控好風險、規劃完整導入動線」。
不是「聽過名詞」，而是「答得出題、用得上工具」。
10 大類別、Temperature、Diffusion、Prompt 4 元素、CoT、幻覺、TTQA。
這一幕的目標：學員回辦公室就能把工具用到位。
本章名詞密集（Temperature、Top-k、Diffusion、CoT……）。能在情境分辨「該設低溫還是高溫」「這是不是幻覺」就夠了，不必背公式。
不要求記名字，要求分得出哪個工具做哪類事。
0.1 完全沒喝，講話保守規矩；1.2 喝了點，開始口無遮攔講創意。
DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion 都是 Diffusion 家族。
白話：從一張完全隨機的雜訊，慢慢去噪還原成清晰圖。
多模態= 同時能處理「文字 + 圖 + 影 + 聲」多種資料類型。
記法：題幹同時出現「文字」「圖片」「影片」→ 一律選多模態。
角色（跟誰說）+ 任務（要什麼）+ 格式（怎麼包）+ 範例（像哪杯）。
含 4 元素的 Prompt，AI 像「拿著清楚 SOP 的店員」— 不會給你奇怪的奶茶。
引導 AI「一步一步想」再給答案，提升邏輯題準確率。
觸發關鍵字：
AI 一本正經地胡說八道 — 文字通順專業，但內容是虛構的。
真實案例：
2023 美國律師用 ChatGPT 寫訴狀，引用 6 個「看似真實」的判例 — 全部編造，被法院罰款。
國外 LLM 對台灣在地知識（台語、台灣歷史、台灣法規）回答常出錯。
記法：看到「台灣本土 + LLM 評測」→ TTQA。
6 步驟、KPI、GPU/雲端、跨境傳輸、Zero-Retention、風險四象限、POC、漂移、導入報告。
把 CH1-CH6 串成一條可執行的動線。
第一步永遠是「明確定義導入目標 + KPI」。
iPAS 最高頻考點 — 所有「導入 AI 第一步該做什麼」正解都是這個。
KPI 至少要有數字、方向、時間或門檻。
「變好」不是 KPI；「從 A 降到 B」才是 KPI。
口訣記四個加速器，再記雲端三層「蓋房比喻」。
白話：客戶個資要傳到國外（AWS、Google Cloud），政府會看「對方國家的個資法夠不夠保護」。
輸入資料分佈變了。
輸入跟輸出的關係變了。
三選 1 情境（零售客服 / 製造瑕疵偵測 / 教育個人化），1500–2500 字 7 段。
一份報告：
・1500–2500 字（A4 1.5–2 頁）
・7 段都有寫
・KPI 至少 1 個可量化
・風險四象限至少用 3 種
完成 = 已具備初級評估規劃師核心能力。
Prompt / Diffusion / 多模態 / 6 步驟 / 風險四象限 / Zero-Retention
——這六組關鍵詞，會在 Stage 5（CH8 進階 + CH9 模擬考）整合驗收。
先目標， 後行動。 Stage 5 把這 6 章一次驗收。
Stage 5 = CH8 邁向中級 + CH9 模擬測驗 80 題。
Stage 4 的兩章是「把 AI 真的導入」的最後拼圖；下一階段把整門課做總體檢。
Stage 5 · CH8 邁向中級 + CH9 模擬測驗 · 4 小時
把 Stage 1-4 的所有概念，用 80 題做總驗收。