学习特色
国家高度重视人工智能和大模型技术的发展，产业对大模型应用型人才的需求也在不断增长，既要求掌握大模型原理与工具链的专业技能，也要具备将模型部署、优化并结合实际场景应用的工程能力。清华大学继续教育学院聚合清华大学专业教师，联合大模型研发和开源生态建设方面建设的实践企业，面向开发者推出 “大模型工程师学习班”，以系统课程和工程实践回应人才紧缺与产业升级的双重需求。
通过构建科学、规范的大模型人才体系，培养既懂大模型基础理论、又具备工程化实践能力，同时具有合规与责任意识的应用型人才。学习以 “学以致用” 为核心导向，帮助学员掌握从提示词构建、知识库增强、低成本微调部署到优化的完整技能链条；通过真实场景案例与动手实验，提升学员解决实际问题的能力。项目致力于推动人工智能技术与产业场景深度融合，加快高质量人才队伍建设，服务国家人工智能战略和产业智能化转型。
课程主要通过系统讲授大模型的基本原理、提示词工程、知识构建、模型微调与部署、Function Call 与 Agent 等实操环节，使学员全面掌握大模型应用开发的核心技能。通过理论学习与实践操作相结合，学员将理解大模型的发展脉络与工程化应用路径，具备从模型调用、优化到场景落地的完整能力链条。课程旨在培养具备模型认知、工程思维、应用实践与责任意识的大模型工程师人才，为进入更高层次的研发与产业应用打下坚实基础。
①紧贴国家战略，培养专业人才：为贯彻执行《新一代人工智能发展规划》《数字中国建设整体布局规划》，培养紧缺的大模型人才，助力国家数字化与智能化转型。
②完整技能链条，掌握核心能力：从理论原理 → 提示词工程 → 知识库增强 → 微调与部署 → Agent 构建 → 应用案例 → 合规治理，覆盖行业应用开发的全流程；学员完成学习后，具备从 “会用模型” 到 “能做应用” 的跨越式能力。
③应用实操驱动，项目成果导向：每位学员将参与真实场景项目实践，输出可展示的 Demo 或应用方案；通过动手实验，确保 “学会即能应用，应用就能落地”。
④专业讲师团队，实践融合理论：授课教师来自清华大学专业教师团队与大模型行业研发一线的行业应用专家。学习内容既有理论深度，又有实战经验。
⑤学习进阶延续，链接发展未来：从入门到进阶的学习路径。本次学习为 “工程实战打基础”；后续可衔接产业高级专项课程，为学员提供长期成长路线。
培养对象
有志于掌握大模型原理与应用、推进大模型应用与工程实践的技术研发人员及行业从业者等。
指导教授
许斌，清华大学计算机系研究员，博士生导师，国家级人才计划获得者。中国计算机学会计算机应用专委会荣誉主任，互联网教育智能技术及应用国家工程研究中心知识建模与分析实验室主任。主要从事知识图谱和大模型方面的研究，主持多项国家科研项目，担任 2025 年 CCF 第 40 届中国计算机应用大会主席，2024 年全国知识图谱与语义计算大会主席，是国产大模型 GLM 的主要研制人之一，先后获得国家奖与省部级科技奖项 3 项。
学习体系（具体课程以实际安排为准）
课程体系
基础理论认知：掌握大模型基础理论
LLM 开发与优化：大模型的训练流程与优化路径、模型微调与部署
模型评测：大模型评测体系与行业案例分析
硬件与模型适配：了解大模型评测体系
AI 安全理论：大模型安全理论及如何合规落地
工程实践：工程项目具体实践与行业案例
学习流程
课程学习：线上学习，自主学习与教师辅导
知识评估：了解考试，熟悉题型，针对性学习与复习
流程测试：模拟正式考试，熟悉题目操作，优化答题策略
考试考核：线上正式考试，在线监考，有一次补考机会，70 分合格。
学习流程
| 模块 | 课程主题 | 学习目标 / 能力收获 | 学时 |
|---|---|---|---|
| 模块一基础理论认知 | AI 与大模型发展概述 | 理解人工智能发展脉络与大模型的基本定义、应用场景与趋势 | 3 |
| 模块一基础理论认知 | 现代语言模型基础理论：Transformer、编码器 - 解码器架构、提示词、RAG、Agent | 掌握大模型基础理论，Transformer 的核心原理与大模型架构，常见大模型概念 | 4 |
| 模块二LLM 开发与优化 | 大模型训练基础：预训练 - 对齐 - 推理优化、数据处理与工具链基础 | 了解大模型的训练流程与常见优化路径 | 3 |
| 模块二LLM 开发与优化 | 模型微调与部署：LoRa 等 | 学会低成本微调方法，掌握模型调用与部署工具链 | 3 |
| 模块三模型评测 | 模型评测（理论）：评测体系、评测方法、评测榜单 | 了解大模型评测体系 | 2 |
| 模块三模型评测 | 模型行业应用评测 | 行业应用案例分析 | 2 |
| 模块四硬件与模型适配 | AI 硬件、算子优化 | 大模型训练和适配硬件 | 2 |
| 模块五AI 安全理论 | 模型局限性与风险 | 大模型安全理论 | 1 |
| 模块五AI 安全理论 | 模型场景合规实践 | 在国内如何合规落地大模型 | 1 |
| 模块五AI 安全理论 | 大模型简单项目实践 | 工程项目动手实践 | 2 |
| 模块六工程实践 | Agent Flow 动手实验 | - | 1 |
| 模块六工程实践 | 行业应用案例与智谱 GLM 专题 | 行业案例分析 | 1 |
报名须知
教学安排
学习安排：线上学习，共计 25 学时（每学时 45 分钟），学习期间可以在平台上反复学习。
学习时间：2026 年 3 月 —2026 年 6 月
上课地点：清华大学终身学习平台?黄河雨课堂
证书颁发
在规定期限内修完全部课程经考核合格者，将获得清华大学终身教育处颁发的继续教育学院举办的 “大模型工程师学习班” 学习证书，加盖 “清华大学继续教育证书专用章”，证书编号可登录清华大学继续教育与认证网站查询：http://thtm.tsinghua.edu.cn。
报名流程
报名提交 → 资料审核 → 入学通知 → 缴费上课
学费标准
学费：3200 元 / 人；3000 元 / 人（老学员 / 同一单位报名 3 人及以上）
报名缴费方式
单位报名：
请以银行汇款方式缴纳至清华大学账户，汇款后请将汇款底单发送至项目负责人处，并注明开票名称。
开户行：工行北京分行海淀西区支行
户名：清华大学
账号：0200 0045 0908 9131 550
备注：大模型工程师学习班（2525611212）** 学员培训费
报名咨询
地址：清华大学双清综合楼 A 座 20 层（100084）
【招生截止时间】
截至 2026 年 3 月 18 日
全国统一免费热线：400-061-6586 程老师
