为落实岗课融合实践教学要求，软件工程学院人工智能技术应用专业于2025-2026学年第二学期第16、17周开展为期两周集中专项实训。本次实训实行分年级差异化项目教学，由教研室主任庞文宇统筹规划，戴坤成、林春镇分别担任24级、25级主指导教师，王嘉嘉、黄炜、崔美姣、林清辉驻场协同指导，全体学生完成完整AI项目开发实战。
结合各年级知识储备，教研室设计两大前沿实训课题，配套标准化实训指导书，明确开发流程、成果规范与考核标准，实现阶梯式技能培养。
24级由戴坤成老师带队，开展基于TensorFlow的离线智能语音识别系统开发实训。同学们依托THCHS30中文语音数据集，运用Librosa完成音频降噪、分帧与MFCC特征提取；搭建WaveNet空洞卷积声学模型，采用CTC损失函数完成模型训练、调优与可视化监控，自主拓展实时麦克风识别、模型量化、可视化交互界面等功能，掌握语音信号处理、离线深度学习模型部署等核心技术，对接智能家居、车载语音等行业应用场景。25级实训由林春镇老师主导，聚焦LoRA轻量化微调苏轼诗词生成Web应用。学生以8人小组协作模式，整理200首以上苏轼诗词并完善史料化创作背景，构建标准化JSON数据集；通过Ollama本地部署Qwen2-7B大模型，借助PEFT库完成LoRA微调，记录训练Loss曲线并保存适配权重；基于Gradio搭建网页交互平台，可按主题、诗体生成苏式诗词，自主拓展格律校验、多风格切换等创新功能，吃透大模型本地部署、轻量化微调、AIGC应用开发全流程。
实训期间，庞文宇主任每日巡查实训现场，统筹算力设备、教学资源保障，规范项目架构与文档标准。各位指导教师分段授课拆解重难点，分组一对一答疑，针对性解决模型不收敛、显存溢出、生成风格偏差、网页卡顿等实操难题。实训对标企业开发规范，要求学生使用Git管理代码、遵循PEP8编码标准，借助TensorBoard记录训练数据，同步撰写包含架构图、训练曲线、性能指标的完整技术文档，塑造标准化工程思维。
实训末期开展集中答辩验收，从基础功能、系统性能、创新拓展、工程规范四大维度综合评分。学生依次演示语音实时转写、诗词智能生成等成品，提交源码、数据集、模型权重、实训报告、演示视频全套成果。教研室教师现场点评，提出模型优化、功能升级的改进建议。
本次实训以产业真实AI项目为载体，覆盖传统深度学习、生成式大模型两大主流技术赛道，分层锻炼学生数据处理、模型训练、系统集成与团队协作能力。下一步，人工智能教研室将持续迭代实训项目内容，深化项目化实践教学，着力培养适配数字产业的AI技术技能人才。
