来源:在职研究生联盟网 时间:2026-10-23 09:51:27

核心要点
孩子说想学人工智能,父母最容易犯的错是直接去找课程内容清单。人工智能方向真正的入口,是让孩子在校园里找一个真实问题,再用三天动手时间把它做成一个能演示的项目,从选题到路演完整走一遍。
当孩子说想学人工智能,很多家长的第一反应是找教程、买书、报线上课。但这条路很容易走偏:孩子能看懂概念,却从来没有解决过一个问题,也没有把自己的想法做成过一件能拿出来讲的东西。真正能建立起理解的,是从真实问题出发的完整项目经历。
在青苗成长计划的三大方向中,人工智能方向走的正是这条路。整个项目包含两天公修课与三天动手实践课,三个方向共享公修部分,动手课按方向分类。人工智能方向的实践主线是校园场景创意项目,从选题与数据采集一路做到项目路演与展示。
选题被放在第一位,原因是人工智能最容易被做成空谈。课程要求学员从校园里真实存在的场景中找问题,比如识别、预测、分类一类可以量化的需求,再从数据采集开始做,而不是先学一堆算法框架,最后再想能拿来做什么。
第一天上午是校园场景创意项目选题与数据采集的第一课,讲项目选题方法与数据采集、标注实践。选题方法这一块,会带学员梳理校园里哪些场景是可以被观察和记录的,比如教学楼的日常使用、图书馆的座位分布、校园绿地的分类识别。
第一天下午继续做选题与数据采集,重点放在模型训练与调优和人工智能应用原型开发上。数据采集看似是最枯燥的一环,其实最考验判断力:拍下来的画面要不要全部保留,标注标准怎么定,样本够不够支撑后面的训练,这些都要自己想清楚。
第二天上午是项目实践的第三课,继续做模型训练与原型开发;下午是第四课,项目原型联调与展板制作。到这里,一个能在演示环境里跑起来的东西才算成型,展板则把技术过程整理成可以展示的说明。
第三天上午是项目实践的第五课,项目路演与展示;下午安排结业汇报、成果展示与结业典礼,随后是校史馆的移动教学。路演要求学员把项目讲清楚,讲给听得懂的人听,这本身就是一次表达训练。
人工智能方向被误解得最多的地方,是以为它等于复杂模型。实际上,模型只是最后一步,前面大半的工作量都在数据上。课程把数据采集与标注单独排进课程表,并且横跨两个半天,正是因为这部分决定了项目的上限。
标注这件事有明确的纪律要求。同一张图,什么算进去、什么算出去,前后必须一致;如果三个人标注同一批数据出现分歧,说明标准没定清楚,要回头重新定义。这种训练看似枯燥,却是理解机器如何学习的最直接方式。
项目选在校园场景内,是一个精心安排的条件。数据就在身边,采集成本低,问题有现实意义,成果还能被同学真实使用。相比虚拟场景,校园里的问题更接近实际应用的形态,学员在处理时更容易体会到数据与场景之间的关系。
从教学楼的日常使用到校园绿地的分类识别,不同的选题会带出完全不同的数据难度。有的场景数据量大但标注简单,有的场景数据量不大却需要更精细的判断。选题本身就是一次小型的工程权衡。
所有方向共享的两天公修课,安排了科学家精神与科学技术工程创新、校史宣讲、人工智能与机器人、航空技术发展中的新质生产力等专题,还有与学习方式相关的一场讲座。放在动手课之前,是为了给后面的实践提供一层理解框架。
人工智能与机器人的专题讲座最为直接,它讲的是这门技术在学术与产业两侧的现状。学员之后要做的事情,会被放进一张更大的地图里去看,而不只是完成一串操作步骤。校史宣讲则从学校的工程传统讲起,让年轻学员知道这条路有人走过。
英语学术素养与项目展示共四讲,安排在每天晚间,从问题驱动与主题确立,到学术溯源与资料评估,再到学术成果展示与团队对话。做项目最怕的就是说不清依据,这一部分训练的正是查资料、辨来源、把结论讲明白的能力。
军体训练则穿插在每天的固定时段,第一天的团队破冰与安全教育也在这里完成。长时间盯着屏幕做调参很耗心力,把体能和纪律单独安排出来,其实是在保护后面动手环节的专注度。
完成全部培训环节并通过考核的学员,可以获得上海交通大学非学历教育结业证书。这是非学历教育项目的结业证明,与本科招生无关,同时对表现突出的学员与团队设有荣誉方面的肯定。需要说明的是,课程提供学习内容与实践框架,不构成对学习成果或考核结果的保证。
考核方式是过程评价占六成、项目成果占四成。过程部分记录的是选题怎么定的、数据怎么采的、模型怎么调的、问题怎么查的,成果部分对应最终的项目原型、展板和路演表现。这个比例意味着,思路和调试过程比最后的演示更被看重。
项目路演是这个方向最有特点的一环。学员要在现场把自己的问题、方法、结果讲给评委和同学听,还要回答提问。一个模型跑通了不算完,能把技术路径讲明白、让听的人相信这件事值得做,才是完整的项目经历。
从投入的角度看,这个方向对自主性的要求高于另外两个方向。没有人会替孩子选好题目,数据的取舍、方案的调整都要自己拿主意,收益也就来自于这些自己做出的决定。
Q:孩子说想学人工智能,先做什么比较合适?
A:先别急着买书报网课,可以先带孩子在校园里找一个真实存在、能够观察和记录的问题,比如教学楼的日常使用情况、图书馆的座位分布、校园绿地的分类识别。判断这个问题能不能做,看采集的数据是否可得、标注标准是否说得清,再决定要不要投入后续的建模与开发。
Q:没有编程基础,能跟得上模型训练和调优吗?
A:实践顺序是选题与数据采集、模型训练与调优、原型开发、联调与展板、路演与展示,难度是逐级上升而不是平铺。课程采用小班化教学,每个专题班约三十人,授课由校内教授与研究员领衔,博士生助教配合指导,在数据标注和原型开发这些环节都有具体的可操作步骤。
Q:为什么一定要做路演和成果展示这一环?
A:因为一个项目跑通了和讲得清楚是两件事。路演要求学员把问题、方法、结果和遇到的困难讲给评委和同学听,还要应对提问。课程里的英语学术素养与项目展示四个讲次,也从问题驱动、资料评估一路铺垫到成果表达,为这一环节做支撑。
Q:结业证书和考核是怎么规定的?
A:完成全部培训环节并通过考核的学员,可以获得上海交通大学非学历教育结业证书,并设有对表现突出者与团队的荣誉肯定。考核由过程评价与项目成果两部分构成,过程评价占六成、项目成果占四成。该项目为非学历教育项目,与本科招生无关。
Q:营期的时间、地点和费用是怎样的?
A:课程页面公布的时间为2027年1月24日至30日,地点在上海交通大学长宁校区,住宿统一安排在校内公寓或协议酒店并实行封闭管理,研修费为12800元每人,费用含学费、教材资料费、校内实践耗材费、参访交通费与保险费,上述学费与班期以机构当期确认为准。
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温馨提示:本文内容根据课程内容整理,各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整,最终以课堂授课为准。