中山大学/国防科技大学教授、教育部长江学者特聘教授,国家杰出青年科学基金获得者,CCF Fellow。研究方向为高性能网络计算与云计算、大数据新型存储和支撑系统。
结合高性能计算和大数据技术,通过我们的实践来探讨大数据人才培养的经验。
本课程聚焦「AI 赋能软件工程」的工程化落地,以 Spec → Code → Review → Test → RCA 为完整闭环主线,帮助开发与测试团队将 AI 工具真正融入日常研发流程。 课程摒弃泛泛的工具介绍,转而以「可执行 Spec」为起点,训练学员利用 Qoder、通义灵码、TRAE 等主流 AI 编码工具完成模块化开发、智能评审与自动化测试;并通过真实故障注入演练,掌握 AI 辅助 RCA(根因分析)的完整方法论。 全程包含若干动手演练,产出物包括可运行代码、用例矩阵、自动化脚本与 RCA 报告,确保学员「带着成果离场」。
帮助学员构建 AI 时代产品经理的核心能力范式,掌握可量化、可复制的 AI 业务评估体系。课程涵盖 AI 产品经理能力重塑、高价值 AI 产品落地方法论、场景价值评估、评测体系构建、AI 产品设计与迭代、智能客服实战、Agent 智能营销及用户体验创新等核心模块,通过阿里、字节豆包、网商银行等行业标杆案例,系统讲授从场景选择到产品设计落地的完整流程,帮助学员掌握 AI 产品从 0 到 1 的实战能力。
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