文章主要内容与创新点总结一、主要内容该文章提出了一种创新的人工智能（AI）与数据科学教学方法，通过“两部分”课程结构系统衔接传统机器学习（ML）与现代大型语言模型（LLMs），解决当前AI教育中两类技术教学脱节的问题。课程以夏季密集课程形式开展，分为两个连续的七周学期，核心内容如下：课程结构：第一部分（基础机器学习）：涵盖数据科学基础与探索性分析、特征工程与数据预处理、模型开发与评估、高级机器学习概念（如神经网络），夯实数学与统计理论基础。第二部分（大型语言模型应用）：包括LLM基础、LLM平台与开发工具（如Hugging Face、LangChain）、提示工程与检索增强生成（RAG）、模型部署与优化、模型定制与微调等实操内容。教学框架：遵循理论-实践融合、梯度复杂度、真实应用导向、技术可及性四大原则，全部教学材料通过Google Colab实现，确保学生无硬件门槛。评估与实践：采用多元评估体系（个人作业40%、小组项目40%、课堂参与10%、同伴互评10%），融入GitHub版本控制、项目文档、质量管理等行业标准实践，同时通过互动练习强化实操能力。挑战与解决方案：针对学生背景异质性、计算资源限制、技术快速迭代、概念整合困难等问题，提出补充资源、模型量化、聚焦核心概念、概念映射练习等应对策略。未来方向
