大模型与生成式AI正加速重塑产业格局，机器学习作为核心技术，已成为人才培养的关键支点。近日，台湾大学李宏毅副教授享誉全球的「机器学习标杆课」——《生成式人工智能-机器学习篇》课程正式上线青软U+平台，面向全国高校开放教学共享。
该课程以「讲透原理、落地实践」为核心理念，系统覆盖从基础算法到Transformer、大语言模型、RAG与AI智能体等前沿内容，融合理论讲解、实践应用与工业级实验设计，构建了一套可嵌入课堂教学的完整AI进阶体系，为高校AI教育提供高质量、可复制的教学解决方案。
在人工智能深度融入产业与科研的今天，高校AI教育面临三大现实挑战：学生会用工具但不懂原理，课程理论与实践结合不足，教学内容少且技术迭代快。进入AI应用的新阶段，教学的核心目标不再是让学生依赖AI完成任务，而是培养「真正会用AI的人」——既要掌握工具用法，更能理解其原理、驾驭其逻辑，并具备创新应用的能力。
培养既具理论深度、又有工程能力的复合型AI人才，这是时代交予我们的共同课题。
在众多教学探索中，台湾大学李宏毅副教授主讲的《生成式人工智能-机器学习篇》课程，为这一目标提供了可借鉴的实践路径。该课程作为AI教育领域的经典课程，凭借「把复杂理论讲透、把前沿技术落地」的独特优势，收获YouTube20万+订阅者，被无数学习者评为「AI入门必刷教程」，正成为越来越多高校推进教学改革的重要参考。
《生成式人工智能-机器学习篇》上线青软U+平台（课程网址：https://www.eduplus.net/qualitycourse/details?id=609d1ab139db4bfc870f91b4c4eb5282）
这是一门人工智能入门的硬核课程，覆盖机器学习核心理论与前沿技术，实验层层递进，逻辑体系清晰，既适合作为本科高年级阶段的AI学习课程，也可拆解为模块嵌入现有课程体系。
人工智能的基本原理，语言模型的内部原理、大语言模型的训练方法。
深入解析Transformer模型、扩散机制、大语言模型（LLM） 等核心技术。
拓展至检索增强生成（RAG）、AI智能体（AI Agent）、图像生成、多轮对话系统等热门方向。
课程紧扣AI发展脉搏，通过系统化的理论讲解与代码实践，帮助学生建立从理解到应用的完整能力链条，不仅能掌握当前技术，更能应对未来挑战。
凭借完整、可复用的教学设计与全球数十万学习者的广泛采用，该课程已成为高校推进AI教育改革的优质资源选择：
坚持「做中学，学中创」理念，课程以扎实的理论为基础，系统融入实践环节。实验任务覆盖RAG系统实现、Transformer模型训练、AI智能体开发等真实工业场景，帮助学生逐步掌握独立建模、调优与部署能力，真正实现「学以致用，用以促学」。
配套示例代码、《Attention is All You Need》前沿论文精读等，构建全方位学习支持。
教学视频结构清晰，从基础算法到前沿模型，知识体系完整连贯，兼顾初学与进阶需求，可直接用于翻转课堂、混合式教学。
李宏毅副教授深耕机器学习与语音识别领域多年，两获台湾大学杰出教学奖，研究成果发表于NeurIPS、ICML等顶级会议。其讲解逻辑清晰、类比生动、幽默风趣，能将复杂理论讲得「学生听得懂、教师用得顺」。
课程自发布以来，已被全球数十万学习者验证，口碑卓越，学生接受度高，成为AI学习圈中公认的「神课级存在」。
教育的真正价值，不在于追赶技术，而在于培育能驾驭技术的人。我们期待，每一位学生不仅能调用API，更能理解模型、设计系统、解决真实问题。
即日起，高校教师可登录青软U+平台，试用课程或引用至课堂，欢迎高校、学院联系课程共建、师资培训与定制化接入方案。
课程入口：https://www.eduplus.net/qualitycourse/details?id=609d1ab139db4bfc870f91b4c4eb5282
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