旁听学生比选课人数还多！复旦这门课火了→

课程对文理科学生开放

没有专业背景限制

开课第一天

“旁听学生，比选课人数还多”

这便是复旦大学上新的AI大课之一

——《AI考古》

深受学生喜爱

旁听学生，比选课人数还多

“这个模型在区分春秋战国、秦汉时期的金属货币上，识别准确度达到97%。”电子信息专业23级硕士生王昆仑没想到，作为一个理科生，走出实验室，在AI垂域应用课程（AI-Thematic Courses，下文简称AI-T）《AI考古》的课堂上完成自己第一个AI项目。

本学期，复旦大学课表里上新61门AI大课，像这样围绕社会经济发展和产业具体AI应用场景，把课程建设与产教融合、科教融汇结合的AI-T类课程共有17门，涉及网络舆论、知识产权、科技考古、航空器设计、金融风险管控、医学影像、生物组学、分析化学等多个垂域。

通过DNA鉴定、颅面复原等手段，复原山西吕梁无名烈士的容颜，复原北周武帝宇文邕生前面貌……走进考古现场，文物与博物馆学系副教授文少卿发现，“在很多实际应用场景中，AI已不可或缺”。

不同于传统的考古学课程，除了文少卿，一起上这门课 还有两位计算机学院的教授钱振兴、金城。二人分别讲授卷积神经网络以及图像处理、重建修复等内容。

课程对文理科学生开放，没有专业背景限制。开课第一天，文少卿发现选修的学生来自考古、生物医药、中文、类脑等各专业，“旁听学生，比选课人数还多”。

在金城看来，这样的设置可以帮助学生打通考古与AI学科的不同话语体系，让人工智能应用于具体业务。

《AI考古》主要涵盖AI在考古学上应用的简介、考古学中的AI应用场景、文物修复和考古数据库搭建等。“我们会着重让同学们参与出土文物的数据库搭建与分析，鼓励大家上手做一个AI项目。”

对纯文科生来说，想要从零开始，完成一个AI项目不是易事。文博系24级硕士生张馨予主要研究方向是青铜器，结课作业上，更倾向于选择论文的她，在3位老师的鼓励下，尝试做AI项目。 “我试着利用AI深度学习的方法，辨识青铜器的器类、年代、文化归属等信息，向助教求教爬虫和大模型搭建方面的教程。虽然不太成熟，但我想试试看。”

第五周同学们开始AI项目实训后，文少卿与钱振兴两位老师会一同在课堂上解答同学们的疑问。此外，这门课还配备4个助教，其中3位来自计算机专业，他们都有丰富的考古与AI交叉研究的实践经历。

1/4学时是实训课

用业界问题做训练

“如何通过技术手段，提升证券行业的监管效率和合规能力？我给大家讲一些行业的真实案例。”在《智能风险管理实务》课堂上，四川妥妥递科技有限公司创始人、CEO公司创始人姚耀正讲授基于技术创新的证券业监管合规。

在金融领域，AI的触角延伸，已产生很多实际落地的应用，但学界与产业界却有些脱节。为此，主讲教师、经济学院教授刘庆富，将这门课程的1/4学时用来上实训课，让学生真正参与市场模拟和风险管理实务项目。

一学期有8次实践教学，涵盖4次上机、4次大任务以及每堂课的课后练习，借助CFFF智算平台，帮助学生快速处理多模态的非结构化大数据。

编写并测试反欺诈和反洗钱模型，学习如何从金融新闻、分析报告和市场评论中提取有价值的信息，预测市场情绪的变化，分析2015年A股股灾的主要原因，使用AI技术回测风险……

通过案例分析、模拟实践和AI场景实例，课程将产业一线最新应用转化为课程教材，强化学生的实战技能和问题解决能力，培养既懂经济金融理论、又会数理统计，还能玩转大模型的复合型人才。

“我现在在攻关金融大数据分析和金融风险预测管理。我很好奇，现有理论能不能应用到产业和实践中去，也好奇产业界是如何看待这些经典理论。”虽然科研压力不小，但经济学院22级博士生生苗得雨还是来旁听，并全程参与实训与作业练习。

一学期下来，他最大的收获是有了场景化思维。“课上这些真实的案例，让我看到AI在行业的应用已超出我的想象。技术细节最后定位在实务场景中，学会对场景框架做出解释，建立立体思维更为重要。”

2010年，刘庆富便开设《金融时间序列分析与软件应用》等一系列金融大数据交叉课程，积累不少教学经验，也意识到学科交叉的重要性。

因此，他与人工智能创新与产业研究院副院长程远、大数据学院研究院陈钊以及银行、证券等行业一线从业人员等8位教师组成讲师团，整合金融学、统计学、计算机科学和工程学等多领域知识，打造多学科教学团队。

此外，他将自主研发搭建的异常交易智能风控、量化交易建模、财务造假分析、虚假信息识别等的算法系统，作为课堂实训工具，“这些都是上交所、证券行业正在使用的系统。这种实践导向的教学模式，不仅增强了学生的技术应用能力，还将提升他们解决复杂金融问题的能力。”

AI研发到产业落地全流程

探索医学影像课程新路径

在华山医院的CT和MRI操作间，一群来自不同专业的学生正在观摩放射科医生如何运用AI技术开展辅助诊断。体验AI在医学影像诊断中的实际特点，同学亲身上手操作，了解不同AI辅助诊断影像APP在不同临床场景中的适用性和局限性。

作为全新开设的T类课程“AI在医学影像的多场景应用”的设计内容之一，学生们通过参与临床实践，直观感受AI技术在医学影像诊断中的操作流程和应用价值。

这门由华山医院放射科主任医师李郁欣联合10多位不同专业方向专家学者共同开设的课程，对AI研发到产业落地的全流程进行介绍，包括AI影像机器学习算法、基础大模型、前沿技术，以及放射、超声、PET等多场景的AI应用。

课程形式涵盖课堂学习、临床实践及企业参观活动，围绕“产学研”三个维度，帮助学生了解医学影像的前沿动态和产业化路径。

“我现在对这一技术的应用前景更有信心。”选修这一课程的华山医院血管外科24级博士生葛开心表示，自己平日接触AI辅助诊断技术的机会不多，课程对相关数据算法的详细讲解，让他对AI在医学影像应用中的底层逻辑有了深入认识。

在此之前，同学们一起前往上海联影智能医疗科技有限公司，近距离了解多元手术治疗平台如何开展下肢皮瓣移植术等技术，感受AI技术在医学影像诊疗中的创新应用。不少同学表示，这门课程让自己对AI在医学影像中的应用有了更全面、更直观的了解。

这门课围绕医学影像中的“AI技术”“AI应用”和“AI转化”三个模块，层层递进，让学生了解到该领域的行业动态和应用情况，培养学生理论与实际相结合的能力。

AI技术日新月异，课程设计如何与新技术保持同步，在李郁欣看来是教学一大难点。为此，教学团队一方面选取最新的教学书目作为参考，另一方面更强调老师们对未来趋势的洞察。

据李郁欣介绍，该课不仅面向医学生，也面向生物医学工程、人工智能、计算机科学与技术等不同专业的学生。

课程采用开放式分组汇报作为考核方式，同学们既可以自由选择自己感兴趣的AI领域撰写调查报告，也可针对某一疾病或专业领域，设计一个使用AI技术的课题项目。“希望这种形式能引发同学们更深入的思考，提高大家利用AI解决实际问题的能力”，李郁欣说。

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来源：复旦大学

责任编辑：赫兹

校审：林桂人

终审：神小丢

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