一、项目简介

为响应国家“数字中国”建设与“加强国际传播能力”战略需求，依托学校多语种优势和跨文化研究基础，本微专业聚焦“AI+语言+国际视野”交叉领域，培养懂技术的“会语言，通国家，精领域”的“多语种+”卓越国际化人才。专业以“低技术门槛、高场景价值”为特色，助力学生成为AI技术赋能的国际化创新者。围绕“新文科”建设目标，立足语言类学科数字化转型，培养能驾驭智能翻译、跨文化传播、全球数据治理等前沿场景的应用型人才。

本项目招收准大二、准大三及准大四年级全日制本科学生招生，学制2个学期（1学年），修满 专业核心课程6门、共计12学分，获得人工智能技术与应用微专业证书。

 二、项目特色

秉行OBE教育理念、培养方案具有知识性、技术性和前沿性融合统一的特征，采用小班精品、项目制教学模式，在技术实操为主的实践性学习中，学生将有以下收获：

1、掌握人工智能核心原理与伦理规范，具备科学认知与社会责任感。

2、熟练运用主流AI工具与技术，赋能专业学习与实践创新。

3、具备利用AI进行跨领域问题分析与初步解决方案设计的能力。

4、具备在AI赋能环境中进行有效沟通、团队协作和项目实践的基本能力。

5、展现主动适应AI技术发展的意识，具备持续学习与自我提升的能力。

三、课程设置

 共计6门课程，包括人工智能技术基础、机器学习及算法实验、自然语言处理之机器翻译、多模态分析：原理与应用基础、大模型应用开发实战之数据工程与知识增强、大模型应用开发实战之智能体搭建等内容。

四、核心课程介绍

《大模型应用开发实战之数据工程与知识增强》

通过“理论精讲+项目实战”双轮驱动，培养学生从数据准备到系统部署的全流程能力。课程聚焦大模型时代的核心技术（微调与检索增强生成），采用理论+实战结合的单元项目制模式授课。探索数据工程从特征工程到Prompt工程的技术跃迁，对比微调与RAG（检索增强生成）的技术路径差异，从理论到实践深入展开。课程最终结课目标：搭建基于开源框架的本地知识问答系统，并与传统搜索引擎进行效果对比。

《大模型应用开发实战之智能体搭建》

聚焦大语言模型（LLM）智能体的开发与实践。课程以Coze、Dify等主流开发平台为核心，系统讲解智能体的架构设计、知识库构建、工具调用及多模态集成等关键技术。通过项目制教学，学生将完成智能客服、自动化工作流等实际应用开发，掌握从需求分析到部署落地的全流程技能。课程强调工程实践与创新能力培养，最终产出可展示的智能体作品，为未来从事AI开发、产品设计等领域奠定基础。

《多模态分析与AI工具实践》

本课程内容将按照“单一模态处理—多模态融合分析—AI工具综合实践—真实场景项目”的逻辑展开。前半部分保留文本、数据、图像、音频、视频等模态的基础知识、典型任务和分析方法；后半部分重点增加AI工具实践，围绕数据获取、清洗整理、信息提取、内容理解、跨模态整合、辅助决策和成果表达等环节，讲解如何选用和组合如大模型工具、AI编程工具、数据分析工具、图像处理工具、语音识别工具和视频理解工具等。

《自然语言处理之机器翻译》

系统讲解自然语言处理（NLP）技术在机器翻译（MT）中的应用，基础理论包括从规则型、统计型（SMT）到神经机器翻译（NMT）的演进，重点解析序列建模（RNN/LSTM）、注意力机制及Transformer架构（如BERT、GPT）的原理；关键技术包括词嵌入（Word2Vec、FastText）、子词切分（BPE）、数据对齐、解码策略（贪心搜索、束搜索）及评估方法（BLEU、TER），讨论低资源翻译、领域适应与多语言模型（mBART）的优化策略；实践聚焦搭建NMT模型掌握PyTorch/TensorFlow工具，分析预训练模型（T5、NLLB）的应用，并探讨伦理问题（偏见缓解、生成可控性）。

五、师资介绍

宋艳，工学硕士、管理学博士，人工智能数据工程中心常务副主任，教授/博导。长期致力于危机响应与管理信息系统教学科研工作，专注智慧管理与人工智能领域，主持国家自然基金项目等18项国家级、省级科研项目；发表多篇SCI/SSCI/EI/CSSCI等期刊论文，取得软件著作权6项，获得省部级哲学社会科学成果一等奖国家新闻奖三等奖等11项，获得教育部课件大赛二等奖，获得国家级教学成果二等奖等省部级奖5项。社会兼职包括中国科学技术协会第九届全国委员会委员、黑龙江省危机科学与技术研究会理事长；中国公共管理学会应急管理分会副理事长；危机响应与管理信息系统国际研究（ISCRAM）理事会成员（2009-2011）。

梁刚健，信号与信息处理工学博士，人工智能数据工程中心副研究员。长期从事信号与信息处理、网络信息安全、电子技术工程训练教学与研发工作，中兴通讯NC学院讲师，指导本科生国家创新性实验项目。曾工作于“国家级电工电子实验教学示范中心”“国家级工程训练中心”。主持并参与省部级以上科研项目5项；获省部级科研奖励2项。

于正旺，工学硕士，人工智能数据工程中心系统架构师、技术部主任。作为技术负责人主导了上外英语翻译教学助教数字人、教师讲课测评数字人、MBA招生咨询数字人、儿童脑龄分析数字人、督导巡课数字人、教务智能体等项目的研发应用工作。

刘相言，工学硕士，人工智能数据工程中心全栈工程师，曾任平安健康险自然语言处理工程师、哔哩哔哩高级算法工程师，在自然语言处理、搜索推荐等领域有丰富实战经验，在大模型时代聚焦于AI Agent的研究与应用。

李梦雪，工学硕士，人工智能数据工程中心全栈工程师。研究方向为大数据与人工智能、计算机辅助教学。曾参与上海市政府决策咨询项目、上海市哲学社会科学项目等多项科研课题。擅长软件开发、微信小程序及平台设计，注重交互体验。致力于将前沿技术融入教学实践，助力学生提升实践能力与创新思维。

李矗松，工学硕士，人工智能数据工程中心全栈工程师。研究方向为软件开发、智慧医疗、大数据处理、推荐算法等。曾参与上海市专科专病科研平台、长沙市智慧医疗主题库、黄浦区便捷就医数字化转型建设等项目。在校期间负责督导巡课数字人、教务智能体等项目的研发与运维工作。

六、招生计划

 1.招生人数：30人

 2.招生年级：大学准大二、准大三、准大四的学生。

 3.招生对象：

1. 上外本校学生

2. 上海市东北片、松江片和西南片教学协作组合作高校全日制本科学生，课程平均绩点在2.0以上，且学有余力的学生

 4.知识与能力要求：

1. 具备良好的数理基础知识和计算机语言程序设计能力。

2. 至少已修习过微积分、概率论与数理统计、线性代数、Python程序设计等课程。

 5.入学测试：所有报名学生均需通过组织的Python代码阅读测试。

七、修读方式与班型说明

本微专业设“极客燃夏班”和“笃行致远班”，每个班型的招生名额暂定30人。两种班型均采取线上线下相结合的授课方式，其课程设置、学分要求、证书授予标准完全一致。学生可根据自身情况，灵活的选择其中一种班型进行修读。其中，“极客燃夏班”在暑期开办，笃行致远班”在年度学期内开办。

★   本次招生仅面向“笃行致远班”

★“极客燃夏班”报名请关注教务处后续通知

【关于课程修读与班型选择】

 1.学生录取后，学生原则上须全程跟随自选的班型完成所有课程学习。

 2.跨班补修（仅限特殊情况）：如因课程考核未通过、公派交流等客观原因无法上课，确需修读另一班型课程的，须在新学期开课前两周内向微专业管理教师提交书面申请附证明材料，经审批同意后方可跨班补修。未经申请和审批，不得自行跨班上课。

 3.班型互转（仅限特殊情况）：学生如因学业安排变化、公派交流等客观原因确需从原班型转入另一班型的，须在新学期开学前两周向微专业管理教师提交书面申请并附证明材料，经审批同意后方可转入另一班型。班型互转每生仅限申请一次。

八、授课说明

两种班型均采取单独编班，线上线下结合授课模式。

 1.笃行致远班（本期招生）

授课时间一般为周一至周五晚上，或者周六、周日。

 2.极客燃夏班

暑期内集中完成6门课程的授课和考核，报名时间和方式请关注教务处通知。

九、咨询方式

联系人：李老师

联系方式：2021203@shisu.edu.cn

已完成系统报名的同学，请扫描下方二维码加入微专业通知群。进群申请需填写 姓名+学号，与报名系统校验一致方可入群。

十、报名方式

请关注上海外国语大学教务处网站。