为助力25级新生明晰专业发展方向、夯实学科学习基础，11月27日上午，计算机科学与工程学院计算机科学与技术专业认知实习系列讲座如期开展。两场讲座以“考研规划指导”与“人工智能前沿解析”为核心，采用“线下集中+分班同步”的授课模式，428名学子全员参与，主会场集中授课与各班教室腾讯会议同步直播联动，确保全体新生沉浸式汲取知识、明晰方向。

首场讲座由曾健老师主讲，聚焦考研规划与备考实操，为有升学意向的新生送上精准化干货指导。讲座伊始，曾健老师先为同学们梳理考研核心认知：明确考研作为国家级选拔性考试，包含初试笔试与复试面谈两大环节，是本科深造的重要路径，同时也引导学子理性看待升学选择，明晰考研并非唯一发展方向。他进一步拆解本科与研究生阶段的培养重点差异——本科侧重通识基础积淀，研究生聚焦专业领域深耕，助力学子精准把握不同阶段学习核心。

针对学硕与专硕的选择难题，曾老师逐一厘清关键区别：学硕以学术研究为核心，学制三年、学费较低，对学术论文成果有明确要求；专硕侧重工程实践应用，多采用双导师制，学制以三年为主，学费相对较高，清晰对比为学子方向抉择提供直观参考。备考策略分享中，曾老师按科目精准拆解：公共课方面，政治需分基础、强化、冲刺三阶段推进，重点聚焦时政热点梳理与真题背诵；英语分英一（适配学硕）、英二（适配专硕），核心夯实词汇积累与长难句解析，建议总结专属作文模板，充分利用近15年真题强化训练；专业课聚焦计算机专业基础综合，涵盖数据结构、计算机组成原理、操作系统、计算机网络四大核心科目，推荐“王道考研”系列教材，按基础夯实、强化提升、冲刺拔高节奏稳步推进。

此外，曾老师还分享择校择导师技巧，建议结合个人兴趣与行业趋势选定专业，通过院校官网深入对接导师研究方向，同时提醒学子平衡考研与实习、秋招的关系，理性考量备考机会成本，整场讲座内容详实、针对性强，有效化解了新生升学困惑。

随后，广东财经大学张池军教授以线上授课形式，带来“人工智能技术与应用”主题学术讲座，新生延续“主会场+分班教室”线下参与模式。主会场内，学子紧盯屏幕紧跟讲解探索AI前沿；分班教室中，任课老师提前调试设备，通过腾讯会议共享桌面同步转播，全程关注听课状态，保障传输清晰流畅。

讲座开篇，张池军教授为人工智能精准定义：作为融合计算机、心理学、哲学的交叉学科，其已成为新一轮科技革命的核心驱动力。她梳理AI发展脉络，从1956年概念正式提出，到2011年至今的蓬勃发展阶段，清晰呈现各时期研究重点与技术突破，重点强调深度学习、大语言模型对行业变革的关键推动作用。核心技术解读环节，张教授聚焦两大领域：深度学习支撑图像处理、语音识别等场景，是AI应用的核心基础；知识图谱可结构化描述实体关系，广泛应用于搜索优化、疫情防控等领域，能实现患者分布分析、高危人群预警。她还以区块链技术为例，讲解其在数字货币、供应链溯源中的实践应用，让抽象技术具象化。

应用场景分享中，张教授结合多行业案例展开：医疗领域，AI助力疾病辅助诊断、药物研发提速，通过基因数据分析提供个性化治疗方案；金融行业依托AI挖掘大数据价值，实现反欺诈防控与定制化服务；智能交通领域的自动驾驶、智慧教育领域的个性化学习方案，均彰显AI提升行业效率的核心价值。她还以LDA主题模型在文本挖掘中的应用为例，分享通过分析哈尔滨等城市酒店评论，结合数据清洗、情感分析技术挖掘顾客满意度关键因素的实践案例，让学子直观感受AI技术的应用魅力。

两场讲座衔接有序、各有侧重，既为新生提供精准升学指引，也带来前沿学术视野，构建起全方位的专业成长支撑。此次认知实习系列活动的顺利开展，有效解答了新生专业学习与发展困惑，进一步激发学子学习热情与探索精神，为后续专业深耕、职业规划筑牢坚实基础。

曾健老师线下开展考研经验分享讲座

曾健老师解析考研备考要点

张教授解析AI核心技术

任课老师通过腾讯会议共享辅助班级学生理解AI技术应用

稿件来源：计算机科学与工程学院

撰稿：卢恒辉

图片：卢恒辉

初审：马岩岩

复审：陈星莹

终审：蔡岳良