吴武清
中国人民大学商学院会计系教授、博士生导师
管理学博士，EMBA项目中心主任。主要研究方向为智能财会、大数据风险管理、数字治理与公司治理、企业数字化转型、商业数据分析。
课程总览
人工智能正以前所未有的速度重塑商业世界。以大语言模型和智能体为代表的新技术范式，正深刻推动着企业运营、决策模式乃至产业格局的变革。对于MBA学生而言，理解AI的技术逻辑、把握智能化转型的战略方向，已成为未来商业领袖的必备素养。
为此，中国人民大学商学院MBA项目倾力打造《机器学习的模型、算法与实训》课程。该课程由吴武清教授领衔主讲，特邀信息学院、高瓴人工智能学院资深教师协同授课，同时邀请四位行业专家分享一线实战经验，形成“理论筑基—技术前沿—实战落地”的完整教学链条。课程旨在人工智能浪潮席卷各行各业的时代背景下，为同学们提供从理论根基到算法实战、从模型构建到商业落地的系统化学习路径。通过大量真实案例与动手实训，帮助MBA学子不仅理解机器学习的内核逻辑，更能敏锐把握AI赋能管理决策的机遇，真正实现“懂技术、善分析、会管理”的复合型能力跃升，为未来数智化商业竞争筑牢坚实根基。
一、人工智能发展历史与运行规律
课程以人工智能发展历程为开篇，吴武清教授带领学员系统梳理机器学习从诞生到成熟的完整演进脉络，清晰拆解监督学习与无监督学习两大核心范式，细致讲解回归、分类、聚类等经典算法的底层原理与适配场景。同时通过模型评估体系的系统化学习，让同学们在模型实践过程中可以精准衡量模型综合性能，有效规避过拟合、欠拟合等常见问题，夯实AI落地应用的基础能力。
在深度学习核心模块，课程从基础的神经网络原理切入，循序渐进延伸至Transformer核心架构，全面覆盖感知机、卷积神经网络、循环神经网络、强化学习等关键知识体系。吴武清教授以技术迭代演进为主线，将晦涩复杂的算法逻辑拆解为适配MBA学员的轻量化知识框架，帮助大家透彻理解大模型的技术根基，建立扎实、系统的AI底层认知。
对于机器学习原理的技术框架学习能够协助同学们熟练掌握各类模型的适用边界，具备精准判断模型场景适配度的专业能力。这一核心素养，是商业管理者与技术团队高效对接、协同协作的关键基础。
二、大语言模型技术体系与行业应用
许伟
中国人民大学信息学院教授、博士生导师
现任信息学院副院长、智慧治理学院副院长。国家级青年人才，北京市青年教学名师，北京市科技新星，宝钢优秀教师奖获得者。研究方向为金融科技、商业分析、智慧治理。
许伟教授的大语言模型专题课程，以清晰的逻辑梳理了从大数据到大模型的完整技术演进脉络。课程结合丰富的实战案例与直观图示，深入浅出地讲解大语言模型如何从海量数据中习得底层语言规律，同时详解预训练、微调、对齐等核心技术路径，让大家清晰掌握模型能力持续迭代、不断进化的底层逻辑。
课程深度拆解GPT等主流大模型的底层技术架构，聚焦提示工程、检索增强生成、模型微调等关键落地技术，系统剖析各类技术在不同业务场景中的实操方法与应用逻辑。从金融风控、医疗诊断，到智能客服、内容创作，大语言模型已在多行业场景中展现出强大的应用价值与发展潜力。与此同时，许伟教授也客观剖析了行业现存的核心痛点，包括模型幻觉、数据偏见、隐私安全隐患、算力成本能耗过高、可控性与可解释性不足等问题，帮助同学们跳出单一技术视角，建立客观、全面、系统的大模型全局认知。
随着AI技术深度融入商业决策全流程，如何搭建完善的AI流程框架与监管机制、在技术创新与风险防控之间守住平衡，成为企业数字化转型的重要课题。许伟教授的讲授增强了同学们的技术认知与风险思维，这也正是新时代商业领袖不可或缺的核心竞争力。
三、
智能体
前沿技术
毛佳昕
中国人民大学高瓴人工智能学院副教授
清华大学学士和博士，入选2025北京市科技新星。研究方向为信息检索、网络搜索、搜索用户行为分析和机器学习。在SIGIR、TOIS、WWW等顶级会议和期刊发表论文90余篇，获SIGIR 2024最佳论文奖、WSDM 2022最佳论文奖。
毛佳昕副教授主讲的智能体技术板块，是整门课程极具前瞻性的前沿内容。课程清晰梳理技术演进逻辑：大模型仅能完成基础对话，而 AI 智能体可主动落地行动，系统拆解其感知环境、自主规划、工具调用、任务执行全流程，完整展现 AI 从被动回复到自主决策的关键转变。
课堂围绕记忆机制、推理规划、工具调用、多智能体协同等核心技术逐层讲解，搭配深度搜索、科研智能体等前沿落地案例，直观展现智能体处理复杂多环节任务时出众的问题解决能力。毛佳昕副教授提到，智能体是迈向通用人工智能的核心方向，正全方位重塑全新人机协作模式。
四、行业嘉宾实战分享
流程挖掘
与业务流程
智能自动化
--郑文亮
UiPath资深技术顾问郑文亮以流程挖掘与业务流程智能自动化为主题，带来了一场技术与业务深度融合的实战分享。从流程挖掘的核心方法论出发，展示了如何通过数据驱动还原真实业务流程，精准洞察瓶颈与偏差根因。在此基础上，智能编排技术融合自动化、智能体与人机协同，实现长运行流程的智能自动化。财务应付账款智能对账、复杂事务管理编排等现场案例，让同学们直观感受到流程智能自动化在企业运营中的实际效果。
AI
智能体
与应用实操--蒋宏伟
愈愈心理科技有限公司创始人兼CEO蒋宏伟结合自身一线创业实战经历，立足 MBA 学员真实业务需求，带来落地性极强的 AI 实操干货。课程细致拆解 AI 智能体搭建思路、提示词设计诀窍、多场景落地策略等实用内容，助力大家跳出理论认知，真正做到熟练运用 AI 工具。抛开晦涩抽象的理论概念，只分享即刻就能上手实操的 AI 实用技能，也是蒋宏伟本次分享的核心主旨。
Agentic Model 后训练--梅朗
华为大模型后训练开发部Search Agent团队负责人梅朗带领学员直击智能体技术前沿领域，深度拆解以深度搜索、科研智能体为代表的新一代智能体体系。围绕长周期高质量任务构建、基于强化学习的模型后训练、工具交互环境搭建三大核心维度，剖析这套体系如何大幅提升智能体多轮工具调用、复杂场景处理的综合解决能力。梅朗特别强调，后训练环节直接决定智能体落地效果，而强化学习更是推动智能体从基础可用进阶到高效好用的核心关键。
Agent 近期的发展以及实践分享--任伟
微软资深工程师/架构师任伟全景梳理 AI Agent 领域最新技术动态与行业发展趋势，清晰梳理智能体从早期规则系统，到当下依托大模型实现自主决策的完整技术演进脉络。结合真实落地工程项目，他完整分享智能体商业化落地全流程，覆盖需求研判、架构搭建、部署运维全链路实操经验。他特别提出，智能体落地不只是单纯的技术难题，更会对企业组织协作方式、原有业务流程带来全方位重构，是一套系统性变革考验。
