重点推荐 | 大模型工程师学习班

国家高度重视人工智能和大模型技术的发展，产业对大模型应用型人才的需求也在不断增长，既要掌握大模型原理与工具链的专业技能，也要具备将模型部署、优化并结合实际场景应用的工程能力。清华大学继续教育学院聚合清华大学专业教师，联合大模型研发和开源生态建设方面建设的实践企业，面向开发者推出“大模型工程师学习班”，以系统课程和工程实践回应人才紧缺与产业升级的双重需求。

通过构建科学、规范的大模型人才体系，培养既懂大模型基础理论、又具备工程化实践能力，同时具有合规与责任意识的应用型人才。学习以“学以致用”为核心导向，帮助学员掌握从提示词构建、知识库增强、低成本微调到部署优化的完整技能链条；通过真实场景案例与动手实验，提升学员解决实际问题的能力。项目致力于推动人工智能技术与产业场景深度融合，加快高质量人才队伍建设，服务国家人工智能战略和产业智能化转型。

课程主要通过系统讲授大模型的基本原理、提示词工程方法、知识库构建、模型微调与部署、Function Call 与 Agent 等实操环节，使学员全面掌握大模型应用开发的核心技能。通过理论学习与实践操作相结合，学员将理解大模型的发展脉络与工程化应用路径，具备从模型调用、优化到场景落地的完整能力链条。课程旨在培养具备模型认知、工程思维、应用实践与责任意识的大模型工程师型人才，为进入更高层次的研发与产业应用打下坚实基础。

①紧贴国家战略，培养专业人才：为贯彻执行《新一代人工智能发展规划》《数字中国建设整体布局规划》，培养紧缺的大模型人才，助力国家数字化与智能化转型。

②完整技能链条，掌握核心能力：从理论原理 → 提示词工程 → 知识库增强 → 微调与部署 → Agent构建 → 应用案例 → 合规治理，覆盖行业应用开发的全流程；学员完成学习后，具备从“会用模型”到“能做应用”的跨越式能力。

③应用实操驱动，项目成果导向：每位学员将参与真实场景项目实践，输出可展示的Demo或应用方案；通过动手实验，确保“学会即能应用，应用就能落地”。

④专业讲师团队，实践融合理论：授课教师来自清华大学专业教师团队与大模型行业研发一线的行业应用专家。学习内容既有理论深度，又有实战经验。

⑤学习进阶延续，链接发展未来：从入门到进阶的学习路径。本次学习为“工程实战打基础”；后续可衔接产业高级专项课程，为学员提供长期成长路线。

有志于掌握大模型原理与应用、推进大模型应用与工程实践的技术研发人员及行业从业者等

许斌，清华大学计算机系研究员，博士生导师，国家级人才计划获得者。中国计算机学会计算机应用专委会荣誉主任，互联网教育智能技术及应用国家工程研究中心知识建模与分析实验室主任。主要从事知识图谱和大模型方面的研究，主持多项国家科研项目，担任2025年CCF第40届中国计算机应用大会主席，2024年全国知识图谱与语义计算大会主席，是国产大模型GLM的主要研制人之一，先后获得国家奖与省部级科技奖项3项。