「Local AI 實戰工作坊 ── 從模型使用、評估到應用」共五堂課程，主題聚焦在本地端模型的應用。課程將以macOS 27 版本的 Foundation Models framework 為出發，上手 CLI、簡單 Swift app，一路到 open weight model 使用與評估，最後把 ASR/OCR 等其他 local AI 的能力與 LLM 串接成工作流程。
從作業系統內建 AI 模型開始，逐步學習使用、開發、選擇與評估 Local AI，最後將語言、語音與影像模型組合成自己的 Local AI 工作流程。
● 完整參加各堂課程的學員，可獲得該堂課程的完課證書。
活動訊息
第一堂【初次上手 Local AI 】時間：115 年 10 月 16 日 ( 五 ) 09:30-12:30
※需具備基本電腦操作能力，不要求 AI 或程式開發經驗
※講師：13 (Ethan Huang)
※報名方式：https://www.dlc.ntu.edu.tw/2026/09/29/local-ai-workshop-01/
※課程介紹：
從 macOS 內建的 Foundation Models framework 開始，認識 Local AI 的能力、限制等基本觀念。實際使用 fm command-line tool 進行文字生成、資料處理與結構化輸出，並透過 shell script 組合出自己的 AI 工具。課程也會比較本地端與雲端 AI 的差異，建立模型應用的基礎概念。
※課前準備：
– 建議自備 Apple silicon MacBook，記憶體 16GB 以上
– 確認作業系統為 macOS 27 或以上，並且 Apple Intelligence 可以正常使用
第二堂【使用 Foundation Models framework 打造迷你 AI 應用程式】 時間：115 年 11 月 6 日 ( 五 ) 09:30-12:30
※適合具備基本程式概念的學習者，不要求 Swift 開發經驗
※講師：13 (Ethan Huang)
※報名方式：尚未開放
※課程介紹：
從直接使用模型進一步走向程式開發。透過 Swift 與 Foundation Models framework 呼叫本地端語言模型，實作 prompt、structured output 等功能，並認識如何透過 Model Provider 串接不同模型。課程將以可直接執行的小型應用程式專案為主。
※課前準備：
– 建議自備 Apple silicon MacBook，記憶體 16GB 以上
– 確認作業系統為 macOS 27 或以上，並且 Apple Intelligence 可以正常使用
– 安裝最新版 Xcode 27
第三堂【探索開放權重 AI 模型】時間：115 年 11 月 13 日 ( 五 ) 09:30-12:30
※適合對開放權重模型感興趣的學習者，不要求 AI 或機器學習背景
※講師：13 (Ethan Huang)
※報名方式：尚未開放
※課程介紹：
本堂將認識開放權重語言模型，學習閱讀 Hugging Face model card，理解參數量、量化、context length、模型大小與記憶體需求等重要資訊，並判斷自己的電腦適合執行哪些模型。本堂課會使用 LM Studio 實際下載、執行與比較不同模型。
※課前準備：
– 建議自備 Apple silicon MacBook，記憶體 16GB 以上；記憶體越大，可嘗試的模型越多
– 安裝 LM Studio
– 課程使用的模型會於課前公布，建議事先下載，避免現場等待
第四堂【怎麼知道哪個 AI 模型比較適合？】時間：115 年 11 月 27 日 ( 五 ) 09:30-12:30
※適合想學習模型評估的進階學習者，建議具備基本程式設計概念，不要求機器學習或統計背景
※講師：13 (Ethan Huang)
※報名方式：尚未開放
※課程介紹：
模型跑得動，不代表適合自己的需求。本堂將從實際任務出發，學習建立測試資料、定義評估標準，並比較不同模型與 prompt 的表現。實作 deterministic evaluation、model-as-a-judge 等方法，並使用 Evaluations framework 等工具建立可重複執行的測試流程，從「憑感覺選模型」進一步走向有依據的模型選擇。
※課前準備：
– 建議自備 Apple silicon MacBook，記憶體 16GB 以上
– 確認作業系統為 macOS 27 或以上
– 安裝最新版 Xcode 27 與 LM Studio
第五堂【打造自己的多模態 Local AI 工作流程】時間：115 年 12 月 4 日 ( 五 ) 09:30-12:30
※適合想整合多模態 AI 能力的進階學習者，建議具備基本程式設計概念
※講師：13 (Ethan Huang)
※報名方式：尚未開放
※課程介紹：
語言模型只是 Local AI 的其中一個元件。本堂將把語言模型、語音轉文字、影像辨識等不同能力組合起來，實作完整的 Local AI pipeline。學習如何拆解需求、選擇合適模型與工具，組合出自己的 Local AI 應用。
※課前準備：
– 建議自備 Apple silicon MacBook，記憶體 16GB 以上
– 確認作業系統為 macOS 27 或以上
– 安裝最新版 Xcode 27 與 LM Studio
– 其他課程素材與模型將於課前提供
第六堂【On-Device AI 應用】時間：115 年 12 月 11 日 ( 五 ) 09:30-12:30
※適合初學者的基礎課程，不要求 AI 或程式開發經驗
※地點：校總區綜合教學館 4F 401未來教室
※講師：(待確認)
※報名方式：尚未開放
※課程介紹：
在這堂課程中，充分認識 On-Device AI 應用的強大能耐。我們將探索如何讓你的日常事務變得更有創意，更具生產力。了解如何打造自訂影像，找到合適的用字遣詞，摘要文字，以及運用語音助理完成更多事。接著你將親自嘗試一些令人興奮的功能。
※課前準備：
– 建議自備 Apple silicon Mac 裝置或 iPad M 系列晶片裝置
– 確認作業系統為 macOS 27 以上或 iPadOS 27 以上，並且 Apple Intelligence 可以正常使用
如對工作坊與課程有任何問題，請洽聯絡人：林小姐 (02)3366-3367 #583，ihsuan1999@ntu.edu.tw
講者介紹
- 13 黃逸杉
資深 iOS 工程師，熱愛於開發者社群分享。
「13 的 Apple 開發者電子報」主編、「weak self podcast」共同主持人。
更多資訊，可參考： https://github.com/ethanhuang13