导读：面向高校计算机、自动化、人工智能专业教师。随着新质生产力推进，大模型智能体、视觉大模型、具身智能已经成为 AI 方向课程更新的重点方向。很多老师会遇到一个现实问题：网上碎片化资料很多，但一套连贯、可直接用于课堂教学、带完整源码与实验环境的实战项目较少。

本文梳理两大前沿方向完整技术学习路径，同时分享一套面向高校教研的实战研修方案，可供课程备课、教改项目、科研原型开发作为参考。

一、专题一：大模型 + 智能体前沿技术栈（2026年10月24开讲）

从神经网络底层逐步过渡到大模型、Agent 智能体全链路开发。

1. 大模型基础部分 神经网络、Embedding、Tokenizer 分词、Transformer 架构、Self‑Attention、MoE 混合专家模型； 多模态大模型原理，主流开源模型 Qwen、GLM、DeepSeek 原理解析。
2. 模型对齐、微调与工程部署 RLHF 人类反馈强化学习； PEFT 参数高效微调：LoRA、QLoRA； 模型压缩技术：量化、剪枝、蒸馏；DeepSpeed、Flexgen 部署框架实战。
3. 大模型智能体 Agent 全套核心技术 Prompt Engineering、Context Engineering 上下文工程； Tool Calling / Function Calling 工具调用； ReAct 推理行动范式、Planning 任务规划与 Reflection 自我反思； RAG、Agentic‑RAG 检索增强；Agent Memory 记忆机制； MCP 模型上下文协议原理与工程实现； 多智能体 Multi‑Agent：角色分工、Supervisor 调度、Generator‑Critic 协作模式； Deep Research 科研调研智能体完整闭环。
4. 综合实战项目案例 科研调研智能体、多智能体协同论文写作系统、数据分析 Agent、知识图谱 RAG 融合项目、本地开源大模型部署实战。

学习产出：可以独立完成单智能体、多智能体系统搭建；项目源码可以直接转化为课堂实验案例。

二、专题二：视觉大模型与具身智能技术栈（2026年10月24开讲）

面向机器视觉、机器人、智能制造方向教研。

1. 机器视觉与深度学习基础 图像预处理、卷积神经网络 CNN、LeNet、ResNet；Transformer 视觉 ViT；CLIP 多模态模型。
2. 视觉大模型实战 SAM 图像分割、开放集目标检测、Diffusion 图像生成；多模态视觉理解实战。
3. 具身智能与机器人系统 具身感知基础；ROS 机器人操作系统编程； ORB‑SLAM3 三维重建、NeRF/3D‑GS 场景重建； 视觉伺服、机器人学习型抓取； VLA、SmolVLA 视觉‑语言‑动作模型原理与实战； 自动驾驶仿真项目实操。

学习产出：掌握视觉大模型 + 机器人结合开发，实验案例可以用于机器人、机器视觉课程教学。

三、研修项目配套资源说明

这套线上研修项目面向高校教师与科研人员，采用直播授课，配套完整教研资源： ✅全套授课课件、实验手册 ✅全部项目源码、数据集 ✅可复现实验环境 ✅课程永久回放 ✅微信群助教实验答疑 ✅可提供对公报销材料、邀请函，用于校内教研审批。

授课讲师：联通研究院高级架构师蔡丰龙；哈工大博导屈桢深教授，两位老师均有二十期以上高校 AI 师资培训授课经验。

项目定位：作为高校教师自我技术更新、课程建设的补充学习资源，非强制培训，已有全国千余所高校教师参与过系列研修。

四、适合人群

1. 计算机、人工智能、自动化、机器人方向高校授课教师；
2. 需要更新大模型 Agent、具身智能课程内容的教研室；
3. 做相关方向科研，需要工程实战原型的科研人员。
   
   大模型智能体、具身智能迭代速度很快，高校 AI 课程建设，不仅要懂理论原理，更需要大量可运行实战案例做支撑。 如果希望获取完整课程大纲与项目介绍资料，欢迎 CSDN 私信交流。