Loongwise解析职业院校 AI 大模型实训五大核心重点

一、提示词工程 & 大模型基础应用（所有学生必学）

定位：AI时代的“通用办公能力”

实训目标

让学生会用、用好、用规范大模型，把AI变成生产力工具。

实训内容

1.大模型基础认知

￮什么是大模型、能做什么、不能做什么

￮通用大模型、行业大模型、本地模型区别

2.提示词（Prompt）工程

￮清晰指令、角色设定、格式约束、示例引导

￮零样本、少样本、思维链（CoT）基础使用

3.实际场景应用

￮文案生成、总结提炼、代码辅助、方案撰写

￮专业题库生成、实训报告辅助、知识问答

4.AI使用规范与安全

￮数据安全、版权、隐私、合规使用

实训成果

•能独立写出高质量、可复用的专业提示词

•能用AI提升学习/工作效率30%以上

二、大模型推理与API应用开发（最容易出成果）

定位：AI应用开发的“入门级硬技能”

实训目标

不搞底层算法，只做调用、集成、落地，让学生能做出可用的AI小系统。

实训内容

1.大模型API理解

￮接口、密钥、请求、返回值

￮输入输出格式、token、上下文长度

2.简单编程调用

￮Python/低代码平台调用大模型

￮实现：对话、分类、抽取、生成

3.简单AI应用搭建

￮智能问答机器人

￮专业信息抽取工具

￮文本审核、内容推荐小系统

4.前后端简单对接

￮把AI能力做成网页/小程序界面

实训成果

•每人能独立完成1个可演示的AI小应用

•掌握企业最常见的“AI应用开发”岗位能力

三、数据工程实训（AI的底座，企业最缺）

定位：AI岗位的“硬通货”

实训目标

让学生懂数据、会处理数据，成为AI项目里最实用的人。

实训内容

1.数据采集

￮文本、表格、日志、专业数据获取

2.数据清洗

￮去重、去噪、纠错、格式统一

3.数据标注

￮分类标注、实体标注、对话标注

4.数据集构建

￮训练集/验证集/测试集划分

￮格式标准化（JSON、CSV等）

5.数据质量评估

￮准确率、覆盖率、一致性检查

实训成果

•能独立完成一套专业领域数据集

•掌握数据标注、数据处理工程师的核心技能

四、轻量化大模型微调（高职最拿得出手的技术）

定位：区别于普通使用者的“核心竞争力”

实训目标

不训大模型，只做低成本、可复现的微调，让学生有“训练模型”的真实经历。

实训内容

1.微调基础概念

￮预训练模型 vs 微调

￮LoRA（低秩适配）原理与优势

2.数据集准备

￮使用自己专业的数据做微调

3.微调流程

￮环境配置 数据导入 参数设置 启动训练 效果测试

4.模型评估

￮效果对比、人工评估、指标简单理解

5.模型导出与使用

￮把微调后的模型用到自己的项目里

实训成果

•用本专业数据训出专属小模型

•具备AI训练工程师、算法工程师助理能力

五、AI智能体 & 具身智能实训（最前沿、最吸睛）

定位：展示实训室实力、招生亮点

实训目标

让AI从软件走到硬件，做出能看、能动、能演示的真实成果。

实训内容

1.AI智能体（Agent）基础

￮思考、规划、调用工具、执行多步骤任务

2.智能体典型应用

￮智能客服、教学助教、专业咨询机器人

3.具身智能（大模型+机器人）

￮自然语言控制机器人/机械臂/智能小车

￮语音交互 + 视觉识别 + 动作执行

4.综合项目

￮大模型驱动的实训装置

￮智能巡检、智能导览、人机交互demo

实训成果

•能做可上台演示、可参赛、可宣传的AI机器人项目

•直接对接智能制造、服务机器人、人工智能应用岗位

一句话总结

高职AI实训，以大模型应用为基础，以提示词工程、API推理、数据工程、轻量化微调为核心能力，以AI智能体与具身智能为特色方向，培养懂AI、会数据、能开发、可落地的人工智能应用型技能人才。