一、微专业介绍

大模型基础与应用微专业是重庆大学面向人工智能赋能新时代打造的急需紧缺型、应用技能型微专业，以全流程AI能力为核心主线，即从创意提出、方案设计、代码实现到结果验证的完整闭环，致力于培养能够将大模型技术深度融入自身主修专业的复合型人才。随着人工智能技术的快速发展，大模型已成为推动AI进入通用智能阶段的关键技术，正在深刻改变教育、医疗、金融、制造、政务等多个行业的生产方式和服务模式，社会对既掌握大模型技术、又具备特定行业背景知识的复合型人才需求日益迫切。当前，我国人工智能核心产业规模已近6000亿元，企业数量超过4700家，但人才缺口超过500万，市场重点正从单纯的技术研发向基于大模型的产品化与场景化应用转移。最具竞争力的岗位要求候选人在某一专业领域如机械、土木、生物、经管、法学、医学、设计等具备深度认知，并能够运用大模型从创意到验证全流程解决该领域的具体问题。

本微专业以“AI赋能原专业”为核心逻辑，帮助学生在大模型时代获得“第二增长曲线”。课程体系采用“12+2”弹性学分设计，覆盖Python编程、机器学习、大模型原理与开发、AI产品设计及认证实践，对接国家人工智能工程师职业标准。通过项目驱动教学，引导学生将大模型技术应用于自身主修专业的典型问题中，真正用AI解决原专业领域的科学研究和应用开发问题，实现从创意到验证的全流程自主创新，为学术深造、产业研发或创业实践奠定坚实基础。

二、培养目标

本微专业以培养大模型交叉融合创新型人才为核心目标，重点突出大模型技术与学生主修专业的交叉赋能，具体包括以下几方面：

（一）掌握大模型基础能力

系统学习Python编程语言，理解数据分析的基本流程，熟练运用NumPy、Pandas、Matplotlib等工具库进行数据清洗、处理与可视化。掌握机器学习与深度学习的基本原理，能够使用PyTorch等主流框架进行模型构建、训练与评估。

（二）掌握大模型核心技术基础

系统理解以Transformer架构为代表的大模型原理，熟悉预训练、微调、提示工程、检索增强生成、智能体等关键技术，了解主流大模型能力边界与发展趋势。

（三）具备从创意、设计、实现到验证的全流程AI能力

能够将大模型技术深度融入自身主修专业场景，实现从创意提出、方案设计、代码实现到结果验证的全流程AI赋能。利用大模型及智能体工具，自主完成问题定义、科学假设生成、多源信息整合、实验方案设计、自动化代码实现以及结果评估迭代，驱动“创意—设计—实现—验证”闭环高效运行，真正实现“AI＋原专业”的深度融合与智能赋能。

（四）具备AI伦理意识与职业发展综合素养

理解大模型应用中的伦理风险、数据隐私、算法偏见与安全挑战，遵循负责任、可解释、合规的原则，培养技术向善的价值观。结合弹性学分体系与“AI工程师认证”通道，将学习成果与职业规划衔接，初步具备在原专业领域内开展AI相关科研探索、产品创新或创业实践的能力。

三、师资力量

本微专业依托大数据与软件学院人工智能方向的教学科研团队，由校内学术骨干与行业技术专家共同授课，核心师资如下：

四、招生对象和计划

招生对象：面向本校全日制本科二年级及以上、主修专业成绩良好、学有余力的学生。特别欢迎希望将大模型AI技术融入自身主修专业，包括但不限于信息、理工、建筑、医学、艺术、人文、社科等所有学科方向，在学术研究、产品创新或应用开发中实现AI赋能原专业的学生报名。无论学生是否具备编程基础，只要对人工智能有浓厚兴趣、希望在大模型时代获得交叉融合能力的，均可申请。

招生计划：60人，鼓励各专业有志于AI赋能发展的同学踊跃报名。

五、学制、学分及证书

学制：1.5—2年

学分：12＋2弹性学分体系

本微专业采用“12+2”弹性学分设计：前4门核心课程共12学分，为必修内容；第5门《AI工程师认证综合实践》为2学分选修课程。学生可根据自身职业规划灵活选择：

l完成12学分必修部分且考核合格者，由重庆大学统一颁发“大模型基础与应用”微专业学习证书；

l若额外选修认证课程并通过考核，可同时获得人社部认可的“人工智能工程技术人员初级”职称证书，实现学业成果与职业技能认证的无缝衔接。

说明：“大模型基础与应用”微专业学习证书，不在中国高等教育学生信息网（学信网）登记信息。

六、课程设置

“大模型基础与应用”微专业的课程体系遵循“基础技能—核心技术—综合实战”三级递进结构，突出全流程AI能力培养，即从创意提出、方案设计、代码实现到结果验证的完整闭环。课程内容覆盖Python编程与数据科学、机器学习与深度学习、大模型技术原理与应用开发、AI产品设计，以及对接国家职业标准的认证综合实践，形成一条从技术基础到跨专业赋能、从理论认知到全流程闭环实践的完整知识链。具体课程设置如下：

整个课程体系将AI能力融入每一门课程。

《Python编程与数据科学基础》：系统讲授Python核心编程与数据处理分析方法，在教学中引入AI辅助编程工具，学生借助大模型，通过自然语言交互生成数据清洗、可视化和分析代码。课程项目要求学生结合自身主修专业，提出一个小型数据分析创意，完成从数据获取、清洗到可视化报告的全流程实践，重点训练创意与设计阶段的AI辅助能力。

《机器学习与深度学习导论》：系统学习监督学习、无监督学习、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络及注意力机制，学生使用大模型生成模型训练脚本、调参建议和评估报告，针对原专业中的分类、回归或识别问题设计实验方案。课程强调算法思维与实现能力的深度融合，帮助学生初步实现从设计到实现的AI闭环。

《大模型技术原理与应用开发》：深度解析Transformer架构、预训练机制、高效微调、提示工程、检索增强生成及智能体开发。课程以全流程AI能力为核心，通过自然语言与智能体交互，完成从创意提出、科学假设生成、技术方案设计、代码编写、应用部署到结果验证与迭代优化的完整闭环。学生最终面向自身主修专业开发一个具备自主研究或自动化决策能力的AI应用。

《AI产品设计与应用》：聚焦大模型技术的产品化路径，培养学生需求分析、技术方案设计、交互原型开发及商业价值论证能力。在产品设计全周期中运用大模型能力，从需求挖掘、概念生成到功能定义、原型设计，再到快速原型开发和用户测试，均借助大模型加速。学生以团队形式完成面向原专业场景的产品方案，并完成产品路演，实现从创意到产品验证的完整流程。

《AI工程师认证综合实践》：对标国家人工智能工程师职业标准，通过认证知识体系串讲、规范化项目实训及全真模拟测评，综合运用全流程AI能力完成一个完整项目。项目需覆盖“创意—设计—实现—验证”四个阶段，对接国家职业资格认证，检验学生运用AI技术解决原专业实际问题的工程化水平。优秀项目可推荐参加相关竞赛或对接产业资源。

七、教学安排

微专业计划于2026年10月起正式开课，教学周期为1.5至2年，采取“单独编班、独立授课”的模式，开课时间利用晚上及周末，具体安排将与初选学生协调后确定。本微专业强调理论与实践相结合，采用多样化的教学方式，包括：

1.线上线下混合授课，部分课程提供在线学习资源，实现灵活学习；

2.项目式教学与案例驱动，结合学校科研资源与产业合作基础，围绕真实场景提升解决实际问题的能力；

3.教师引导与学生自主探索相结合，鼓励学生结合自身主修专业提出创新方案；

4.校内教师与企业导师联合指导，强化产学研融合的能力培养。

评价机制坚持过程性与结果性相结合，注重能力导向与实践成果。主要包括：

1.课程考核：期末综合考核，突出概念理解、原理掌握和综合应用；

2.项目评估：基于团队或个人完成的实践项目，评估创意、设计、实现、验证全流程能力；

3.平时表现：包括课堂参与、作业完成度、讨论表现等。

学习要求：

l全体修读学生应遵守本微专业教学管理规定，按时提交作业、完成实验并参加课程考核。

l学费为每学分80元，拟录取学生须在公示后两周内一次性缴清学费，逾期取消修读资格。

l微专业报名后原则上不得中途退出。

八、报名、选拔方式

报名方式：招生简章发布后，通过学院网站或公众号扫码填写报名表，并加入官方QQ咨询群，群号954357301。报名材料包括：

1.重庆大学微专业选拔申请表，签字、盖章扫描版；

2.重庆大学可信电子成绩单；

3.其他相关支撑材料如获奖证书、项目经历等。

选拔方式：学院成立微专业招生专家小组，由团队教师与企业导师共同组成。专家小组制定选拔细则，根据学生提交的申请材料，从专业能力和综合素养等方面进行资料审核和面试考察，按照公开、公平、公正的原则择优录取。

选拔程序：

1.学生报名：具体截止时间2026年6月30日，逾期不予接收；

2.专家审核：报名结束后一周内完成资料审核，公布入围面试名单；

3.面试与结果公示：面试后确定拟录取名单，公示无异议后报本科生院备案，完成录取。

九、联系与咨询方式

QQ咨询群：954357301，请预报名学生务必加入，咨询、报名、选拔、公示等事宜均在群内公布。

联系地址：重庆大学沙坪坝校区C校园办公楼503

联系人及电话：张兵15902383973

重庆大学大数据与软件学院

2026年6月2日