腾讯云AI人才培养体系：课程、平台与产业学院落地实践

数据来源： 腾讯全球数字生态大会（城市峰会），演讲人：王巍（腾讯云智能AI产品高级架构师）

1. 识别高校AI教学与产业需求的断层

• 人才供需错位： 根据教育部《高等学校人工智能创新行动计划》，新型产业对信息科技人才需求迫切，但高校传统课程往往滞后于产业实际应用场景（如智慧工业、自动驾驶）。
• 岗位技能缺口： 企业招聘市场对深度学习算法工程师（CV方向）等岗位要求具备TI-ONE平台实操、数据标注规范制定及模型调优能力，而高校教学多停留在理论层面。
• 实训资源瓶颈： 高校在建设AI实训环境时面临GPU算力资源采购成本高、运维复杂的问题，且缺乏基于真实产业数据的标注与训练平台。

2. 构建“AI课程+实训平台”一体化解决方案

腾讯侧通过系统化的课程资源与云端基础设施，提供从通识到专业的全栈支持：

2.1 分层课程体系

• AI实训课（专业核心）： 面向大三、大四学生，提供48课时的《深度学习与计算机视觉基础应用》等课程，包含8份实验手册与24份实操视频。
• AI案例课（跨学科）： 面向“AI+商科/农业/医疗”等专业，例如72课时的《AI+商科》课程，结合广告营销、银行用户流失预警等真实业务场景。
• AI短培课（通识）： 面向全校学生，涵盖《大语言模型基础及应用》、《AIGC基础及应用》等，支持寒暑假小学期。

2.2 云端技术支撑

• Cloud Studio（在线IDE）： 提供云端IDE环境，内置腾讯云AI代码助手（支持代码补全、解释），免登陆免费使用。支持实训作业行为数据上传分析及应用一键发布到云端。
• TI-ONE平台（模型训练）： 提供从数据处理到模型部署的一栈式服务。内置10+常用框架及100+基础算子。支持Notebook建模、可视化调参及TI-ACC训练加速。
• 高性能应用服务（HAI）： 提供即插即用的GPU算力，智能匹配最优资源选型，解决硬件采购与配置难题。

3. 量化教学成效与产业转化

通过具体的课程与平台应用，实现学生能力的可量化提升：

• 技能掌握指标： 学生在《自动驾驶中的视觉感知应用》（42课时）课程中，能够通过TI-ONE的NoteBook建模实现交通信号检测识别（置信度达0.99）与车辆追踪。
• 产业案例孵化： 课程资源直接源自腾讯云与宁德时代等制造企业的深度合作（如工业AI质检），腾讯云联合中国工业互联网研究院发布了《工业AI质检标准化研究报告》。
• 开发效率提升： 依托HAI服务，学生可直接获取云算力，比传统采购硬件设施更便捷，且代码可直接从Cloud Studio部署至GPU服务器，简化开发到部署的流程。

4. 验证合作模式：深圳大学与深信院案例

4.1 深圳大学腾讯云人工智能学院（腾班）

• 合作模式： 植入腾讯特色实战课程（人工智能导论、机器学习等6门核心课），利用腾学汇教学训练平台进行师资培训与教学管理。
• 量化成果： 2018级28名毕业生中，5名获推免资格，3名留任腾讯工作，18名备考国内研究生。
• 权威认证： 2021年，该学院入选教育部首批现代产业学院名单。

4.2 深圳信息职业技术学院（深信院）

• 合作项目： 云原生DFE工作室依托Cloud Studio公有云/私有化版本及Coding DevOps。
• 交付成果： 提供4个行业案例实验步骤指导手册及2次产品使用培训，培养云开发方向数字技能人才。

4.3 深大计软学院大模型项目

• 集成开发： 利用Cloud Studio结合HAI服务，学生可直接调用腾讯云API网关管理和调用AI服务，支撑《人工智能导论》及《自然语言处理》课程实训。

5. 技术底座与行业积淀

选择腾讯云AI教育方案的核心支撑在于其全栈技术能力与产业落地规模：

• 技术储备： 拥有5000+ AI相关专利，发表顶会论文800+篇。下设腾讯优图实验室、腾讯AI Lab等顶级机构。
• 行业权威：
  • 腾讯AI Lab“神农”多语言预训练模型获得国际权威榜单XTREME总榜及全赛道全球第一。
  • 在ICCV 2021 LVIS Challenge中获得冠军及最佳创新奖。
  • 在WMT 2021中英文新闻翻译评测中获得第一。
• 规模验证： 腾讯云AI产业落地累计服务30+行业，20万+家客户，确保课程内容紧贴一线实战需求。