深大AI課助力學生就業“彎道超車”

實驗室里，學生們正全神貫注地盯著電腦屏幕調試智能風控大模型，屏幕上跳動的參數與實時生成的評估曲線被逐一記錄——這是深圳大學（簡稱“深大”）“大模型技術與開發”課程的日常教學場景。

作為本學期新開設的專業選修課，該課程因前沿的課程設計和實用的技術內容，開課即出現“一座難求”的火爆局面。課程為學生量身打造了一個集理論學習、實踐操作與創新思維于一體的綜合培養體系，通過項目驅動的教學模式，讓學生熟練掌握大模型的使用與開發技能，提升其核心競爭力，助力學生在就業市場上實現“彎道超車”。

產教融合，破解AI人才培養與產業需求“時差”

“過去的人工智能像是單一功能的‘機械助手’，每一步操作都需要人類給出明確指令。”深大大數據技術與應用研究所副所長、計算機與軟件學院教授陳小軍描述開設課程的初衷，“課程設計的緊迫性源于產業需求的突變。”盡管大模型技術迅速崛起，但當前計算機課程體系在相關知識與開發技能的系統覆蓋方面仍顯不足，產業界對具備多模態數據處理與復雜任務執行能力的大模型人才的需求，正以前所未有的速度激增，然而現有教學體系卻難以滿足這一需求。

針對傳統教材滯后于AI產業迭代的痛點，陳小軍團隊率先將大模型核心技術架構的設計邏輯與培養學生二次開發能力的內容引入課堂。“大模型技術與開發”課程帶學生深入理解大模型技術的方方面面，從拆解開源框架到行業知識評估，從代碼編寫到模型訓練優化，提升學生將理論知識應用于解決復雜工程問題的能力。課程不僅講“大模型做什么”，而且重點剖析“大模型如何做”。

“同學們請看，這是我們聯合騰訊云研發的智能分析系統。”隨著陳小軍輕點鼠標，教室大屏上呈現銀行風控系統的模擬動態演示界面。畫面左側，客戶檔案與交易流水以數據流形式實時滾動；右側則同步生成多維度的風險分析圖譜——不同風險等級的交易被智能標注為預警信號，整個界面呈現的動態數據可視化效果令人驚嘆。通過這門課程，學生掌握大模型開發技術以后，只要輸入參數，系統不僅能發現表面問題，還能像經驗豐富的銀行專員一樣，把看似不相關的信息串聯起來分析。

大模型的真正價值，在于它與千行百業的深度融合。2019年7月，深大與騰訊云合作成立深圳大學-騰訊云認證中心，這是校企合作推動產學研結合的重要舉措。陳小軍介紹，“大模型技術與開發”課程突破“通用模型”邊界，依托騰訊云提供的強大算力及大數據、人工智能等技術，讓深大學生與工業級開發環境接軌，在校園里就能學習最前沿的云計算課程，探索如何通過二次開發讓AI適配具體場景。

實戰育人，讓AI技術從課堂“跑”進產業

這門課最顯著的特點，是能讓抽象知識迅速轉化為實踐能力。上周課堂上講解的大模型核心原理，本周即可在實驗室進行全流程開發驗證。

“當看到自己調整的模型準確率提升了15%，我突然就理解了什么是‘AI工程師’。”2022級計算機專業的王一涵分享首次完成模型微調時的感悟。王一涵說，大模型技術是當前人工智能領域的前沿方向，也是如今的熱點話題，具有廣泛的應用前景。作為首批搶課成功的學生，她體驗了大模型技術從理論到實操的全過程。

學生們特別推崇陳小軍“技術拆解”的能力——他將復雜的注意力機制用交通路網類比，把強化學習比作嬰兒學步。通過這種形象教學，即便是沒學過Python的同學，也能運用可視化工具輕松理解AI模型運作的底層邏輯。

在課堂上，學生最感興趣的是最新技術。“陳老師總能將課堂內容與行業熱點緊密結合，在技術原理與產業動態之間架起橋梁。”計算機專業的學生劉雪迪說，“例如他在講解自然語言處理技術時，結合了騰訊云最新發布的智能客服系統升級案例，不僅分析了其中多輪對話優化算法，還介紹了該系統如何實現用戶意圖的精準識別。”這種與行業發展同步的教學方式，讓學生始終站在技術的最前沿。

在騰訊云提供的工業級開發環境中，學生們分組調試智能客服對話邏輯、優化新聞摘要生成準確率，助教老師加以指導。“這門課不是教學生使用大語言模型，而是培養他們定制AI解決方案的能力。”陳小軍介紹，課程采用開放命題的考核方式，鼓勵學生自主選擇課題深入研究，鍛煉解決實際問題的能力。

這種沉浸式實戰項目學習，讓學生不僅能使用現有大模型，還能根據需求開發“定制化AI”，成為企業急需的復合型人才。陳小軍的課堂緊跟行業趨勢，運用多樣化教學手段，引導學生提前適應職場需求，將系統性知識與行業熱點巧妙融合，既拓寬專業視野，又增強對行業動態的敏感度。

在科技飛速發展的時代背景下，掌握編程技能固然重要，但準確預見行業趨勢、深入理解市場需求才是保持競爭力的關鍵。

課程教學創新背后是深大計算機與軟件學院的系統布局。除“大模型技術與開發”外，學院還開設了“人工智能實訓”“AI賦能計算機”等核心課程，“學院正在建設AI課程體系基礎設施，而且每年都會更新”，形成從通識到專業的人才培養鏈條。“培養能駕馭技術變革的人才，比追趕技術本身更重要。”陳小軍這樣闡述課程理念。現在的前沿企業、科技公司更喜歡有大模型技術基礎的學生——因為他們展現出的不僅是技術能力，更是對AI產業脈動的敏銳把握。隨著首批選修學生即將進入就業市場，這門課或許能助力他們在智能時代實現就業的“彎道超車”。

（范馨雅、周靖桐，深圳大學傳播學院本科生；陳雨珊，深圳大學人文學院本科生；趙睿，深圳大學土木與交通工程學院碩士研究生）

責任編輯：丁莉莎