AI電腦硬件配置 教學課程

AI電腦硬件配置 教學課程大綱

 

課程簡介

本課程為期兩小時速成班，專為香港AI愛好者、內容創作者及初學開發者設計，聚焦2026年本地運算AI電腦（如Stable Diffusion、Ollama、Python機器學習）硬件配置實戰。學員將掌握從需求分析到香港採購的完整流程，無需深厚硬體背景，即可自組HK$10,000–35,000高效AI PC，提升本地AI工作流效率50%以上。課程結合理論講解、配置示範及Q&A，適合已了解雲端AI但想轉本地運算的用戶。

課程目標：

• 理解AI工作負載對GPU、RAM、CPU的具體需求

• 學會依預算自組3套AI PC配置

• 掌握香港採購渠道、組裝注意事項及效能優化

目標學員： AI內容創作者、Python ML初學者、Stable Diffusion愛好者
上課形式： 線上/線下2小時（90分講解+30分實戰+Q&A）

 

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課程時間表（總計120分鐘）

第一部分：AI硬件基礎（20分鐘）

目標： 釐清「AI電腦」定義與關鍵規格

• 10分鐘 AI工作負載拆解

  • Stable Diffusion：VRAM≥12GB生成速度、迭代次數

  • Ollama本地LLM：RAM需求、量化格式（Q4/Q8）對硬體影響

  • Python ML：CPU多核資料預處理、GPU批次訓練

  • 香港用戶痛點：空間限制、電費、噪音考量

• 10分鐘 核心硬件指標速覽

  組件	AI關鍵規格	入門/主流/工作站
  GPU	VRAM、AI TOPS/W	12GB/16GB/32GB
  RAM	容量、頻率	32GB/64GB/128GB
  CPU	核心數、PCIe通道	6核/12核/24核
  儲存	NVMe速度、容量	1TB/4TB/RAID

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第二部分：配置方案實戰（40分鐘）

目標： 學會依預算與用途自組AI PC

• 15分鐘 三套香港實用配置示範

  配置一：HK$12K入門（SD初學） ├── Ryzen 5 7600 + RTX 4070 Super 12GB + 32GB RAM ├── 效能：Llama 13B@72tok/s，SDXL順暢 配置二：HK$20K主流（創作站） ├── Ryzen 7 7700X + RTX 5070 12GB + 64GB RAM ├── 效能：Llama 70B@52tok/s，LoRA微調 配置三：HK$35K工作站（ML訓練） ├── Ryzen 9 7950X + RTX 5090 32GB + 128GB RAM └── 效能：405B推理、多模型並行

• 15分鐘 預算分配原則

  • GPU佔40%、RAM+CPU佔30%、儲存+其他30%

  • 2026香港價格趨勢：RAM漲50%、RTX50系列降價空間

  • 升級路徑：先CPU/RAM平台，後換GPU

• 10分鐘 香港採購實戰

  • 深水埗Golden、旺角電腦中心、Price.com.hk比價

  • 二手RTX 40系列追蹤、農曆年前促銷時機

  • 電源/散熱必配清單

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第三部分：組裝與效能優化（30分鐘）

目標： 掌握實操技巧，避免常見坑

• 10分鐘 組裝流程演示（影片+實機）

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  1. 主板BIOS設定（XMP、PCIe5.0） 2. GPU驅動安裝（CUDA 12.4+cuDNN） 3. 軟體環境：Ollama、A1111、Anaconda 4. 效能測試：llama.cpp benchmark、SD生成速度

• 10分鐘 常見問題排除

  • VRAM不足崩潰→量化模型、--medvram參數

  • 高溫降頻→GPU水冷、機箱風道

  • Python套件衝突→conda環境隔離

• 10分鐘 香港用戶專屬優化

  • 空間限制：ITX小型機箱選擇

  • 電費考量：850W效率電源、GPU功耗控制

  • 安靜需求：Noctua風扇、無燈ARGB配置

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第四部分：實戰演練與答疑（30分鐘）

目標： 學員親自設計配置並現場答疑

• 15分鐘 小組實戰

  • 依個人預算（HK$10K/20K/30K）設計配置

  • 講師即時審核、優化建議

  • 比價作業：Price.com.hk即時報價

• 15分鐘 全場Q&A

  • 「RTX 4070 Super vs 5070性價比？」

  • 「筆電能否跑Stable Diffusion？」

  • 「一年後硬件會不會過時？」

  • 香港二手市場建議、維修管道

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課程收穫與延伸資源

學員完課後能：

• 獨立評估AI工作負載硬體需求

• 在香港自組/選購HK$10K–35K AI PC

• 快速部署Stable Diffusion、Ollama、Python ML環境

• 掌握硬體升級路徑，延長設備壽命

*可選擇上門、到校、到企業等彈性小班AI教學模式

**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援，以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。