大模型开发与应用微专业招生简章
一、 微专业简介
大模型开发与应用微专业顺应国家“人工智能+”战略部署，聚焦大模型技术这一新质生产力的核心引擎，立足数字经济时代对复合型人才的迫切需求，构建“技术赋能+学科交叉”的特色培养体系。专业依托计算机科学与技术学院及华为ICT产业学院平台，整合校企优质资源，面向全校各专业学生开设，打破学科壁垒，培养具备大模型开发与应用能力的复合型人才，服务国家创新驱动发展战略和产业数字化转型需求。课程体系突出“理实一体、能力递进”，总学分10学分，实训学时占比达50%，强调“做中学、学中做”，助力学生在原专业基础上实现AI赋能。
二、 培养目标
本微专业旨在培养学生掌握大模型的基本原理、开发框架与应用方法，具备运用大模型技术解决本专业领域实际问题的能力。通过系统学习，使学生能够独立完成大模型的调用、微调、智能体开发及场景应用，成为“主修专业+AI赋能”的复合型人才，为学生在原专业领域实现创新突破和高质量就业奠定坚实基础。
三、 培养特色及优势
（1）产教深度融合。依托深圳市讯方技术股份有限公司合作，引入企业真实项目与工程师指导，强化工程实践能力。
（2）实训占比高。课程体系中实践学时占比达50%，《大模型应用综合实训》为全实践项目，真正做到“做中学、学中做”。
（3）跨学科赋能。面向全校各专业大四学生开放，鼓励非计算机专业学生修读，实现“主修专业+AI赋能”的复合型人才培养。
（4）全流程能力覆盖。从大模型原理、提示工程、微调、开发框架到部署优化及综合实训，覆盖大模型应用全技术链条。
（5）企业资源支持。讯方技术设立专项奖学金，提供产业级实训平台与认证通道，助力学生高质量就业。
四、招生对象及计划
招生对象：2027届毕业生。凡对大模型技术感兴趣、具备基本计算机操作能力的学生均可修读。优先考虑具有以下基础或经验的学生：
（1）修读过《程序设计基础》《Python编程》《人工智能导论》《机器学习》等相关课程；
（2） 具备一定的编程实践能力（如Python、Java等）；
（3）参与过数据分析、算法设计、软件开发等相关项目或竞赛。
鼓励非计算机专业但具备上述基础的学生跨学科报名，以实现“主修专业+AI赋能”的复合型发展。
招生计划：400人，其中150人在广州校区学习。
五、学制、学分
学制：一学期。
学分：在第七学期规定时间内完成微专业开设的全部课程学习、并通过考核取得相应学分，准予结业，由学校颁发微专业证书。修读完该微专业全部课程的学分后可认定专业（生产）实习和职业能力拓展课程学分。
六、课程简介
序号 | 课程名称 | 课程简介 |
1 | 大模型原理与架构 | 系统系统讲授大模型的基本原理、发展脉络与核心架构，内容包括Transformer架构、自注意力机制、预训练与微调范式、主流大模型（如GPT、LLaMA等）的模型结构与特点。通过理论讲解与案例分析，帮助学生建立大模型的知识体系，为后续课程奠定理论基础 |
2 | 提示工程与模型微调 | 聚焦提示工程与模型微调两大核心技能。提示工程部分包括提示词设计原则、上下文学习、思维链、提示模板构建等；模型微调部分涵盖LoRA、Adapter等高效微调方法及数据准备、训练参数设置等。采用“理论+实训”模式，强化与模型交互及定制化调优的实战能力。 |
3 | 大模型应用开发框架 | 介绍主流大模型应用开发框架（LangChain、LlamaIndex等），内容包括框架架构与核心组件、文档加载与分割、向量存储与检索、链式调用与智能体构建、记忆管理及多模型集成。学生通过项目实践，能够独立搭建问答系统、知识助手等典型应用。 |
4 | 大模型部署与优化 | 聚焦大模型工程化落地中的部署与优化技术，包括模型量化、剪枝、蒸馏等压缩技术，推理加速与显存优化，模型服务化部署（如vLLM、Triton等），边缘端与云端部署方案。学生需完成从模型转换、优化到部署上线的完整实践。 |
5 | 大模型应用综合实训 | 综合性实践项目，要求学生结合自身主修专业背景，完成一个完整的大模型应用项目。项目选题涵盖金融、教育、传媒、医疗、艺术等跨学科领域，经历需求分析、数据准备、模型选型、开发实现、部署展示等全流程。采用项目驱动、分组协作形式，通过答辩与成果展示进行综合考核。 |
七、报名方式
1.报名时间：2026年5月14日至2026年5月20日。
2.报名入口：企业微信→工作台→广应科一站式门户→办事大厅→2026年微专业报名
3.招生录取：名额有限，先报先得，最终录取结果以官方发布为准。
4.联系人：计算机学院胡老师
八、其他
1.开课时间：2026年9月
2.授课地点：肇庆校区/广州校区
3.住宿费：住宿费按学期收费，肇庆校区2000元/学期；广州校区1500-2000元/学期，以实际入住情况为准。
