🚀 創新引擎 × 校級 AI 乘數效 × Porsche 男性品牌故事 × Web Modern

主題：橫向串聯校內多學門，透過課程共授與產業 Capstone，打造「會回憶」的經典級 AI 能量

1) 一句話白話解

把全校不同系所（資工、設計、商管、法政、社工…）拉在一起上「共授課」，再用「產業 Capstone」解真實題目，讓 AI 學習不只會算，還學會回憶（Classic Memory）、能在不同場景重用知識，於是效益從相加變相乘。

2) Porsche 品牌比喻：經典記憶，驅動未來

• 經典血統＝資料長期記憶：911 的線條、後置引擎傳統，是品牌的「可持續記憶」。AI 也需要可追溯的長期知識庫（長期記憶），才能在新任務延續既有智慧。
• 賽道迭代＝線上學習：每代 911 都在賽道驗證與微調；AI 在 Capstone 場域用回饋資料微調（fine-tune/RLHF），靠真實使用迭代準確度。
• 駕駛體驗＝人因整合：優雅操控≒好用介面與可解釋 AI（UX + XAI），讓教師、學生、企業都能「開得快、開得穩」。

結論：經典不只是造型，是「可被喚回的知識」。 AI 若不會回憶，就只是一次性的爆發；會回憶，才稱得上經典。

3) 「AI 要學會回憶」：校級記憶架構（Blueprint）

(A) 短期記憶（Working Memory）

• Prompt 設計、Chain-of-Thought 經驗化、工具調用上下文（tools context）。
• 用途：當下任務的即時推理、跨模組臨場協作。

(B) 長期記憶（Long-term Memory）

• 向量資料庫（Vector DB）＋RAG：把校內教材、論文、SOP、專題報告做向量化，隨問隨取。
• 事件溯源（Event Sourcing）：把專題決策、評審回饋、用戶互動保留事件流，能重播與審核。
• 知識圖譜（KG）：把「人-課程-企業-專題-成果」關係化，讓 AI 懂「誰與誰、何時何地、做了什麼」。

(C) 記憶治理（Memory Governance）

• 同意與可忘（Consent & Right to be Forgotten）：Capstone 資料分層授權，可追蹤、可撤回。
• 資料品質與版本（DQ & Versioning）：像保時捷工程標準，嚴守數據規範與可驗證出處。
• 安全與稽核（Security & Audit）：分群權限、PII 匿名化、稽核軌跡（Audit Log）。

口訣：RAG 找得到、KG 懂關係、Event 溯得回、DQ 保品質、Consent 才能用。

4) Web Modern 落地路線：從課堂到產業的「數位賽道」

前端（FE）

• SPA/SSR（Next/Nuxt）＋Edge Render，內建學程主題館、專題作品牆、互動 Demo。
• 元件化 UI：專題卡片、KPI 仪表板、模型可解釋視窗（SHAP/LIME 摘要）。

後端（BE）

• API Gateway（GraphQL/REST）聚合校務、Odoo、向量檢索、授權服務。
• 事件總線（Kafka/PubSub）承接「課程-專題-企業」全流程事件。

資料/AI（Data/AI）

• 向量 DB（FAISS/Milvus/PGVector）＋RAG Pipeline。
• Feature Store（重用特徵）＋Model Registry（版本可回溯）。
• 評測基準（Eval）：離線（BLEU/F1/MSE）＋線上（轉化率、準時率、滿意度）。

DevOps/MLOps

• CI/CD、Infra as Code、Model as Code。
• 觀測（Logging/Tracing/Metric）＋漂移監控（Data/Model Drift）。

5) 課程共授 × 產業 Capstone：範例腳本（iThome 風）

• 題目：在地日照中心「到班率提升 × 成本優化」
• 多學門共授：
  • 資工：RAG + 預測模型（到班率/人力排程）。
  • 設計：照護人員工作流 UI、易用簽到。
  • 商管：KPI（人次成本、請款週期、耗材/人次）。
  • 法政/社工：隱私合規、告知同意、差別影響檢測。
• 產業 Capstone：實地部署 6 週，收集回饋 → 迭代。
• 經典記憶實作：
  • 將簽到情境、缺席原因、人力配置寫入事件流
  • 資料週期性嵌回向量庫，讓 AI 會「記得上一季怎麼調班最有效」

像 911 在賽道的每一圈遺留「遙測數據」，下一圈就更快更穩；AI 也要把每次場域經驗留下來，下次調度更準、回應更好。

6) 里程碑（8 週範本）

1. 盤點 & 同意：定義資料字典、權限、告知同意
2. 原型 & 假資料：UI/流程打樣、建立向量庫
3. RAG 與工作流：串接知識庫、OCR、簽到/請款流程
4. 初場域試跑：觀測、蒐集回饋、修復痛點
5. 迭代與治理：資料品質、漂移監控、審計
6. KPI 驗收：到班率↑、請款週期↓、耗材/人次↓
7. 知識沉澱：事件重播、專案手冊、教案化
8. 規模化：跨日照據點複製、跨學院共用

7) 結語

Porsche 靠「經典記憶」與工程迭代守住速度與品味；
校級 AI 也要學會回憶：把課堂、專題、場域的知識沉澱成可喚回的資產。
當跨域共授與產業 Capstone 成為「數據賽道」，
AI 的能量就不再是一次性火花，而是可延續的經典。

📚 專有名詞說明（Glossary）