1月20-22日杭州，TsingtaoAI专家团队为高校教师量身定制的AI编程实训课程正式交付，直击当前AI教育“教不会、学不会”的行业痛点。
课程以“真用、速成、零门槛”为核心，将AI开发全流程拆解为四大实战模块：AI工具入门（通义千问生成可运行代码）、辅助编程（AI自动修复报错、数据统计）、Web开发（一键生成AI聊天页面）、智能体开发（零代码搭建文档问答+计算器智能体）。所有环节彻底隐藏技术原理，仅需“复制-粘贴-运行”三步操作，配套预置工具链（在线编辑器、通义灵码插件、Dify专属平台）实现开箱即用。2026年初，随着AI技术深度融入教育、金融、医疗等领域，高校亟需将AI从“概念科普”转向“实战落地”。该方案已在多所院校试点，教师反馈“3天内学生可独立开发实用AI应用”，真正解决“教学内容与产业需求脱节”的核心问题，为AI教育转型提供了可复制的高效路径。
课题
核心内容（仅讲 “怎么用”，隐藏原理）
学习目标（可落地、能验证）
实践环节（轻量化、2 步内完成）
第一课：AI 帮你 “秒变” 开发者
1. 0 代码痛点：不会写、看不懂、怕报错；2. AI 3 大核心用法：写代码、解疑惑、做应用（无需理解技术）；3. 5 分钟体验：用通义千问生成 “我的第一个程序”（直接复制运行）
1. 知道 AI 能帮自己做 2 件事（生成程序、解决问题）；2. 成功运行第一段 “自己的程序”
1. 打开课程专属通义千问链接，复制提示 “生成一个能打印‘我是开发者’的 Python 代码，可直接运行”；2. 粘贴到课程专属在线 Python 编辑器，点击 “运行” 看到结果
第二课：让 AI 精准听懂你的需求
1. 小白避坑：模糊提示（“写个计算器”）→ 清晰提示（“用 Python 写加法计算器，输入 2 个数，输出和，可直接运行”）；2. 万能提示公式：做什么（功能）+ 怎么用（输入输出）+ 要求（可运行）
1. 记住 “功能 + 输入输出 + 可运行”3 要素；2. 能写出让 AI 一次生成可用结果的提示
1. 套用公式改写提示：“写个 todo 清单”→“用 Python 写一个能添加 3 条 todo 的程序，直接打印结果”；2. 复制代码到在线编辑器运行，看到 todo 列表
第三课：AI 避坑指南：不做 “伸手党”
1. AI 常见问题：生成的代码跑不了（语法错）、说假话（幻觉）；2. 2 个验证技巧：点击 “运行” 看结果、用 AI 自查（提示 “检查这段代码是否能运行，有错误就修复”）
1. 能识别 “代码报错” 的简单信号（如红色提示）；2. 会用 AI 自查代码错误
1. 让 AI 生成 “读取 Excel 的代码”，复制到编辑器运行（会报错）；2. 复制报错信息 + 代码，让 AI “修复后再给可运行的代码”，再次运行验证
第四课：常用 AI 工具一键上手
1. 2 个核心工具：课程专属在线 Python 编辑器（无需安装）、通义灵码（VS Code 插件，一键补全）；2. 工具使用流程：打开→粘贴提示→复制结果→运行
1. 熟练使用在线编辑器（打开、粘贴、运行 3 步）；2. 会安装通义灵码插件
1. 用在线编辑器运行 “打印 1-10 数字” 的代码；2. 按课程截图指南，在 VS Code 中安装通义灵码，输入 “for i in range (10):” 让 AI 补全代码
第五课：用 AI 写简单函数（如计算器）
1. 目标：生成 “能直接运行的简单函数”；2. 实操步骤：复制课程提示模板→修改关键信息→AI 生成→运行
1. 会用模板生成 “加法、减法” 等简单函数；2. 能修改函数中的数字 / 逻辑
1. 复制模板：“用 Python 写一个计算长方形面积的函数，输入长和宽，输出面积，可直接运行”；2. 运行代码，输入 2 和 3，验证输出 6
第六课：用 AI 理解代码（不用懂原理）
1. 目标：看不懂的代码让 AI “翻译成大白话”；2. 万能提示：“用小学水平的话解释这段代码，告诉我运行后会输出什么”
1. 会用提示让 AI 解释代码；2. 能预判代码运行结果
1. 复制课程提供的代码：“a=5; b=3; print (a*b)”；2. 用提示让 AI 解释，再运行代码验证预判是否正确
第七课：用 AI 修报错（小白 debug 神器）
1. 报错处理 3 步：复制报错信息→粘贴代码→提示 “修复这段 Python 代码，给出可运行版本”；2. 常见报错示例：少冒号、拼写错误（课程提供案例）
1. 掌握 “复制报错 + 贴代码” 的 debug 流程；2. 能让 AI 修复简单报错
1. 复制错误代码：“print ('Hello') # 少冒号”；2. 粘贴到 AI，获取修复后代码，运行验证
第八课：小实战：AI 帮你做 “数据统计” 小程序
1. 目标：生成 “统计数字列表的平均值” 程序；2. 流程：AI 生成→复制运行→修改数据（如把 [1,2,3] 改成 [4,5,6]）
1. 能生成简单数据处理程序；2. 会修改程序中的数据
1. 提示 AI：“用 Python 写一个统计列表平均值的程序，输入 [10,20,30]，输出平均值，可直接运行”；2. 修改列表为 [50,60,70]，重新运行看结果
第九课：API 入门：从网上 “拿” 数据（不用懂 HTTP）
1. 通俗讲 API：“别人做好的免费数据接口，用代码就能直接拿”；2. 实操：复制课程提供的 “拿数据代码”→点击运行→看到结果
1. 知道 API 能 “拿免费数据”；2. 会复制粘贴代码获取数据
1. 复制课程提供的代码（调用公开天气数据 API）；2. 粘贴到在线编辑器运行，看到返回的天气信息（不用理解代码意思）
第十课：JSON 数据：怎么 “提取” 有用信息
1. 通俗讲 JSON：“数据的‘打包盒’，按关键词就能拿东西”；2. 实操：复制 “提取代码”→修改关键词（如把 “temp” 改成 “city”）
1. 会用现成代码提取 JSON 中的 1 个数据；2. 能修改关键词获取不同信息
1. 复制课程提供的 “JSON 提取代码”（含天气数据）；2. 按提示把 “temp” 改成 “wind”，运行看到风力信息
第十一课：5 分钟搭 Web 页面：不用写 HTML/CSS
1. 工具：课程专属 “Web 模板生成器”（浏览器打开）；2. 实操：选择模板（如 “数据展示页”）→输入标题（如 “我的天气小程序”）→点击 “生成”→下载文件
1. 会用模板生成 Web 页面；2. 能修改页面标题和文字
1. 打开课程专属 Web 模板生成器；2. 选择 “聊天页面” 模板，输入标题 “我的 AI 聊天”，点击生成并下载
第十二课：Web 小程序实战：AI 聊天网页
1. 目标：把 AI 聊天功能放到自己的 Web 页面；2. 流程：下载课程提供的 “前后端模板包”→替换 API 密钥（课程提供测试密钥）→双击 “启动程序”→打开网页聊天
1. 能运行自己的 AI 聊天网页；2. 会在网页中输入问题并得到回复
1. 下载模板包，按文档提示替换 API 密钥（复制粘贴即可）；2. 双击 “启动.bat”，打开浏览器访问 “localhost:5000”，输入 “你好” 看到 AI 回复
第十三课：RAG 入门：让 AI 读懂你的文档（零部署）
1. 通俗讲 RAG：“给 AI 喂资料，它只按资料回答，不瞎编”；2. 工具：课程专属 Dify 链接（无需注册）；3. 实操：上传文档（如课程大纲）→提问→看答案
1. 知道 RAG 能 “让 AI 学自己的资料”；2. 会上传文档并提问
1. 打开课程专属 Dify 链接，上传 “我的笔记.txt”（随便写 3 句话）；2. 提问 “笔记里第一句话是什么”，验证 AI 能正确回答
第十四课：智能体：让 AI 自己 “用工具”
1. 通俗讲智能体：“AI 遇到不会的问题，会自己调用工具（如计算器、查资料）”；2. 实操：打开课程专属 “计算器智能体”→输入数学题→看 AI 自动计算
1. 知道智能体能 “调用工具解决问题”；2. 会用现成智能体做计算 / 查资料
1. 打开课程专属计算器智能体链接；2. 输入 “123×456”，看到 AI 自动算出结果；3. 输入 “笔记里的第二句话”，看到 AI 自动查文档回答
第十五课：零代码搭建自己的智能体
1. 工具：课程专属 Dify 可视化平台；2. 实操步骤：选择 “智能体模板”→添加工具（计算器）→上传文档（如个人简历）→保存→测试
1. 会用模板搭建 “文档问答 + 工具调用” 智能体；2. 能测试智能体是否正常工作
1. 打开 Dify 平台，选择 “课程助手” 模板；2. 上传自己的课程笔记→添加计算器工具；3. 提问 “笔记里的第三句话是什么”“36×78=？”，验证智能体回答正确
综合实战：交付属于你的 2 个应用
1. 任务 1：完善自己的 AI 聊天 Web 小程序（修改页面标题、添加欢迎语）；2. 任务 2：搭建 “个人助手” 智能体（上传简历 + 添加计算器工具）；3. 验收：能正常使用 2 个应用并分享给同学
实训技术专家代老师 AI技术专家 | 能源领域AI Agent专家30岁博士，拥有3年AI技术经验，专注于大语言模型在能源领域的应用。主导AI大模型落地项目，精通提示词工程、RAG、Multi Agent调度等技术，成功将大语言模型与业务流程结合，实现生产级应用。具备扎实的数学优化基础和系统工程能力，擅长复杂系统建模与算法开发。
西安交通大学 | 博士 | 控制科学与工程（系统工程）
国家重点实验室，管晓宏院士团队，导师高峰教授
26岁获得工学博士学位
博士期间聚焦企业能源管理，发表ESI高被引论文1篇
西安交通大学 | 本科 | 钱学森实验班（自动化）
高考全省507名，专业前10%，本科直博
学习所有工科专业基础课程，适应高强度淘汰机制
图迹信息科技有限公司 | AI技术专家担任数据分析部副部长，主导公司AI大模型落地应用，负责技术框架设计
设计能源领域AI Agent智能体，完成技术调研、框架设计、效果测试、优化、本地部署及上线演示全流程
应用AI 2.0技术栈：
✅ Prompt Engineering
✅ RAG）
✅ Multi Agent调度系统
✅ 工作流设计与优化
核心技术突破：解决大语言模型与细分业务流程精准匹配难题，项目满足生产落地要求
基于Agent成果，制定公司多Agent架构产品规划，推动复杂业务场景的AI化转型
宁波工程学院机器人学院 | 高校讲师教授《工业互联网》《微机原理》等课程，具备技术培训能力
科研项目：人工智能—大语言模型研究、电动交通工具储能化V2G研究
指导学生获浙江省智能机器大赛、全国大学生节能减排比赛奖项
核心项目经历图迹AI智能体项目 | 主要负责人
设计能源领域AI Agent智能体，实现细分业务自动化
关键技术细节：
构建RAG+Multi Agent调度框架，提升业务流程处理效率
通过提示词工程优化大语言模型输出准确性
设计多阶段工作流，解决能源业务场景的动态决策问题
成果：项目成功上线，支持公司能源大数据分析与调度业务落地
绿色制造企业能源与生产协调随机优化调度
国家自然基金项目，依托大型钢铁集团
创新性将员工电动汽车V2G接入企业电网，建立两阶段整数鲁棒优化模型
设计算法提升求解效率10倍，降低企业能源成本70万元/天
发表4篇论文
发表论文Dai S, Gao F, Guan X, et al. Robust Energy Management for a Corporate Energy System With Shift-Working V2G [J]. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2020. （ESI高被引）
Dai S, Gao F, Liu K, et al. A Time-domain Decoupling Policy for Multi-stage Robust Scheduling in a Corporate Energy System with V2G [C]. IEEE CASE, 2019.
Dai S, Gao F, Guan X, et al. A Two-stage Robust Scheduling Model for Energy Intensive Corporation with Shift-work System and V2G Integrated Microgrid [C]. IEEE PES General Meeting, 2018.
Dai S, Gao F, Cheng X, et al. Basis Invariancy Sensitivity Analysis for Robust Linear Optimization [C]. CCC, 2018.
代世豪, 高峰, 董皎皎, 等. 一种采购运输统一优化模型及多变量灵敏度分析 [C]. 中国控制会议, 2015.
李老师 TsingtaoAI AI大模型研发经理TsingtaoAI大模型研发经理，是一位深耕后端架构并成功转型 AI 尖端领域的复合型专家。他拥有深厚的工程架构底座，擅长将复杂的 LLM 技术转化为具备高商业价值的 AI 应用。
在加入 TsingtaoAI 之前，李老师曾先后任职于亚信科技、美的集团及金蝶等知名领军企业 。这种从大型系统开发到大模型应用的跨界履历，赋予了他独特的“技术+产品”双向思维 。在后端开发阶段，他曾主导过复杂供应链系统的重构与大规模并发处理，通过 Redis+Lua 脚本解决分布式锁难题，利用 EasyExcel+线程池 优化百万级物料数据入库 。这些极具挑战性的工程实践，为他后续在处理大模型预训练数据清洗、向量数据库检索性能优化方面奠定了坚实的底层基础。
作为 TsingtaoAI 的核心技术带头人，李老师专注于 Generative AI技术的工程化落地：
模型精调与优化： 负责基于 Transformer 架构的大模型微调工作，精通 LoRA、P-Tuning 等轻量化参数微调策略，成功将垂域知识注入通用大模型，显著提升了模型在工业、供应链场景下的任务达成率。
RAG 架构专家： 结合其在美的及金蝶期间处理海量业务数据的经验 ，他主导设计了 TsingtaoAI 的企业级知识库 RAG系统，解决了大模型在实际应用中的“幻觉”问题，实现了业务数据与生成式 AI 的深度耦合。
工程化协同： 凭借敏锐的敏捷开发经验（DevOps/YApi/Git） ，他搭建了一套高效的 LLMOps（大模型运维）体系，缩短了从模型实验到 API 部署的周期，极大提升了 AI 产品的迭代效率。
关于TsingtaoAITsingtaoAI企业实训业务线专注于提供LLM、具身智能、AIGC、智算和数据科学领域的企业实训服务，通过深入业务场景的案例实战和项目式实训，帮助企业应对AI转型中的技术挑战。其实训内容涵盖AI大模型开发、Prompt工程、数据分析与模型优化等最新前沿技术，并结合实际应用场景，如智能制造、医药健康、金融科技和智能驾驶等。通过案例式学习和PBL项目训练，TsingtaoAI能够精准满足企业技术团队的学习需求，提升员工的业务能力和实战水平，实现AI技术的高效落地，为企业创新和生产力提升提供强有力的支持。
同时，TsingtaoAI公司并不是一家单纯的实训机构，我们同样是一家AI产品开发公司，公司核心团队主要也都是由技术和产品人才构成，公司团队大部分成员在大模型时代之前就在从事AI产品相关的工作。公司在过去一年里，为10余家客户开发了AI相关的产品，涵盖医疗、教育、智能制造、人力资源等领域。相信我们在AI产品开发和客户服务的过程所形成的认知和方法论，能对贵司的需求有更深更细的洞察和理解，也能提供更深入业务肌理的“AI能力获得”。