课程简介
在这个日新月异的时代，人工智能 (AI) 已逐渐渗透到我们生活的方方面面，改变着世界的面貌。北京大学，作为中国顶尖学府之一，始终站在时代前沿，积极探索 AI 技术的最新发展。为此，北京大学特别开设了人工智能 (AI) 研修班，旨在培养具备国际视野和创新精神的 AI 领军人才。
北京大学人工智能 (AI) 研修班依托北京大学深厚的学术底蕴和资源优势，汇聚了国内外顶尖的 AI 专家、学者和业界领袖，共同打造了一套全面、系统的课程体系。课程内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，旨在帮助学员掌握 AI 的核心技术和最新发展动态。
在研修班的学习过程中，学员们不仅可以获得前沿的理论知识，还能将所学应用于实践。通过项目驱动的学习方式，学员们能够更好地理解和掌握AI技术，培养解决实际问题的能力。
招生信息
【录取人数】
50 人 / 班（数量有限，人满即止）
【招生对象】
面向全国企业董事长、总经理等中高层管理人员。录取学员需签订北京大学社会招生非学历继续教育培训项目知情协议书。(不招收党政机关、国有企业、事业单位等公职人员参加或旁听)
【报名条件】
本科以上学历且 3 年以上管理工作经验；
大专学历且 5 年以上工作经验，担任管理工作者。(符合其中一项即可)
课程特色
顶级学府，卓越师资
北京大学作为国内顶尖的学府之一，拥有丰富的教学资源和研究经验。AI 研修班汇聚了众多国内外知名专家、学者，他们不仅在 AI 领域有着深厚的学术背景，还具备丰富的实践经验。在这里，你将有机会与他们近距离接触，学习前沿知识，拓展研究视野。
课程体系，全面深入
AI 研修班的课程体系经过精心设计，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个核心领域。通过理论与实践相结合的教学方式，学员将能够全面深入地掌握 AI 技术，为未来的研究和应用打下坚实基础。
实践机会，学以致用
北京大学 AI 研修班注重实践能力的培养。学员理论与实践相结合，与导师共同开展研究，将所学知识应用于实际场景中。此外，研修班还将组织丰富的学术交流活动，为学员提供展示自我、交流思想的平台。
广阔的交流平台
北京大学 AI 研修班汇聚了来自全国各地的优秀学员，他们在这里交流思想、碰撞智慧、拓展人脉。通过丰富的交流活动，学员可以结交志同道合的朋友，共同成长、共同进步。
课程设置
| 课程模块 | 内容详解 |
|---|---|
| 人工智能与资本风口 | 课程剖析人工智能技术共识、政策支持与市场刚需，解析资本布局逻辑与投资热点，如算力、AI 基础设施及应用层。结合案例探讨 AI 在制造、医疗、金融等领域的降本增效作用，指导学员把握资本风口，制定系统性投资与创业策略。 |
| 人工智能战略认知与全球格局 | 剖析 AI 技术本质与发展脉络，洞察其战略价值；解析全球主要国家 AI 战略布局、政策导向；探讨国际竞争与合作态势，助力把握趋势，制定适配自身发展的 AI 战略规划。 |
| 新一代人工智能与未来商业生态 | 本课程大纲聚焦新一代人工智能与未来商业生态：先解析 AI 前沿技术趋势，再探讨其对各行业商业模式、市场格局的重塑；研究智能决策、人机协作等新商业范式；最后剖析数据隐私、伦理等挑战，助力把握未来商业新机遇。 |
| 人工智能时代区块链技术发展现状与趋势 | 先介绍人工智能时代区块链技术基础原理；接着剖析其在金融、供应链等领域的发展现状，结合案例分析应用成效；最后探讨技术融合趋势、面临挑战及未来发展方向，助力学员把握其在 AI 时代的发展脉络与应用前景。 |
| 人工智能与企业数智化转型 | 课程开篇点明企业数智化转型紧迫性及 AI 的关键作用。接着剖析 AI 在数据治理、决策优化、流程自动化等企业转型核心场景的应用。随后讲解转型策略、实施步骤与风险规避，助力企业借 AI 实现高效数智化升级。 |
| 具身智能的应用与趋势 | 阐述具身智能概念与理论基础，解析其在机器人、自动驾驶、智能穿戴等领域的多元应用场景。探讨技术发展面临的挑战，如多模态感知融合难题。展望未来趋势，如与元宇宙等前沿领域结合，助力把握创新方向。 |
| 机器深度学习与大数据挖掘 | 先讲解机器深度学习基础理论、常用算法与模型架构；接着剖析大数据挖掘流程、技术方法；再阐述二者融合应用，如利用大数据优化深度学习模型；最后探讨实际应用案例、面临挑战及解决方案，提升学员实操与创新能力。 |
| 人工智能背景下的科技金融发展趋势 | 能掌握 AI 在金融各场景应用逻辑，明晰大数据、区块链等技术对金融业务的赋能路径，学会应对监管与安全挑战，借鉴成功案例，把握未来生成式 AI 等前沿趋势，提升金融科技决策力。 |
| 人工智能与大模型在智能制造应用 | 课程先阐述人工智能与智能制造的融合背景及意义。接着剖析 AI 在生产规划、质量检测、设备运维等智能制造环节的关键技术与应用案例。最后探讨实施路径与挑战应对，助力企业借助 AI 实现制造升级，提升核心竞争力。 |
| 人工智能技术在产业融合中的机遇与挑战 | 课程旨在让学生明晰人工智能技术于产业融合时创造的广阔机遇，如创新模式、提升效率等；同时清晰认知面临的挑战，像技术适配、数据安全等。培养其综合思维，助力在产业实践中合理运用 AI，实现产业升级与可持续发展。 |
| 人工智能智能体商业应用与战略落地 | 解读智能体概念与商业价值潜力。剖析其在客服、营销等多场景应用案例，剖析成功要素。随后讲解战略落地路径，涵盖团队搭建、技术选型、风险管控等，助力企业将智能体转化为实际商业成果，提升市场竞争力。 |
| 人工智能算法及相关应用 | 课程可助企业管理者掌握 AI 核心算法，理解其在商业决策、供应链优化、风险管理等领域的应用，提升数据驱动决策能力，增强产业洞察力，培养跨界思维，助力企业创新增长。 |
| 人工智能与 AIGC 时代的技术变革与未来趋势 | 本课程可助企业管理者掌握智能系统效能规划方法，优化人机协作流程，提升仓储、物流等环节效率，同时为应急管理、资源配置等场景提供数据驱动的决策支持。 |
| 人工智能创意：思维与实践 | 本课程可助企业家掌握 AI 驱动的创新方法，通过案例解析与实战演练，提升创意生成效率，优化产品与服务设计流程，同时培养数据驱动的决策思维，抢占智能化转型先机。 |
| 现场教学 (商务、考察) | 现场教学能突破课堂局限，让学员置身真实商业环境，直观了解企业运营、行业趋势与市场动态。还能促进学员间交流合作，激发创新思维，将理论知识与实际结合，提升解决实际问题的能力。 |
师资介绍（部分）
陈老师
北京大学原副校长兼生命科学学院教授（1995 年当选第八届全国青联副主席）；中国农业大学校长（副部长级）（2005 年当选第十届全国青联副主席），第十届全国人大常委会委员。
李老师
北京大学教授、博导，深圳研究生院先进网络技术实验室主任，深圳市云计算重点实验室副主任。
刘老师
北京大学教授，博士生导师。国家 “万人计划” 首批科技创新领军人才，科技部国家重点研发计划 “智能机器人” 总体专家组专家，中国人工智能学会副理事长。
崇老师
北京大学大数据分析与应用国家工程实验室副研究员，北京大学理学博士，清华大学经管学院博士后。
辛老师
北京大学经济学院博士后、前沿交叉学科研究院博士，中国计算机学会大数据专家委员会委员及区块链专业委员会委员。
陈老师
北京大学教授、博士生导师，北京大学软件与微电子学院院长，北京大学网络与信息安全实验室主任，北京大学工程学位评审委员会副主任，北京大学计算机学院教授、元宇宙技术研究所所长。
张老师
北京大学信息科学技术学院教授，博士生导师。现任全球华人微纳米分子系统学会秘书长，全球华人微米纳米技术合作网络执行主席，IEEE NTC 北京分会主席等。
陈老师
北京大学前沿交叉学科研究院教授，北京大学科技开发部部长，北京大学产业技术研究院院长。
刘老师
北京大学新闻与传播学院传播学博士，北京大学新媒体与传播研究中心研究员，中国广告协会学术委员会委员。
范老师
清华大学自动化系长聘教授、博士生导师，同时担任国家 CIMS 工程技术研究中心副主任、网络化制造实验室主任、国际自动控制联合会 (IFAC) 制造管理与控制建模委员会委员。
朱老师
北京邮电大学副教授、博士生导师、网络信息处理研究中心、网络与交换技术国家重点实验室、信息与通信工程学院。
学制费用
课程学制
2026 年 8 月 22 日 - 2027 年 11 月 21 日，共 7 次，每两个月周末学习 2 天。
上课地点
北京大学校内
课程费用
29800 元 / 人，其中包括培训费、讲义费等。(学习期间食宿及差旅费用等其他相关杂费学员自理。)
证书授予
参加全部课程结束考核合格，由北京大学颁发该研修班结业证书。
缴费方式
报名流程
报名表
提交材料
需提交：最高学历毕业证书、学位证书、身份证复印件各一份；本人近期二寸免冠蓝底证件照片两张；两张名片。
审核
不通过：流程终止
通过：进入下一步
录取通知书
缴费
请将学费于指定日期内汇入录取通知书内指定的银行账户，并签订北京大学社会招生非学历继续教育知情协议书，汇款时请备注：北京大学人工智能 (AI) 研修班 + 学员姓名，并将汇款底单截图发送到指定邮箱。学费到账后由我院统一开具发票。
