TRAINING · 赛前集训
赛前集训
赛事方为参赛者准备了为期 8 周的赛前集训，覆盖 AI 工具与编程、数据分析与可视化、智能体开发、产品研发，以及地缘政治风险理论与企业实战场景，帮助大家为比赛做好准备。集训现已开放报名。
授课形式
- 时间安排
- 7 月 13 日开课，每周一晚上 19:30 一讲，共八讲（7/13–8/31）。
- 直播与录播
- 全程腾讯会议直播，课后录播上网，可按需回看。
- 课程结构
- 每讲 60–80 分钟，分四个模块，每模块 15–20 分钟，主题单一。
- 面向人群
- 面向所有 AI 学习者开放，不限参赛者、不限高校学生；听课无需报名大赛。
- 配套资料包
- 配套资料包随培训持续更新、供各队反复取用：安装手册、自检清单、环境验证任务、示例代码、数据清洗模板、API 调用范例、网站起步模板与常见问题说明。
- 开赛后工作坊
- 集训结束后不再统一安排大规模基础培训；后续视情况安排数据工作坊、模型工作坊与项目诊断会等专题活动，解决环境配置、数据获取、模型调用与成果展示中的具体问题。
课程安排
八讲覆盖从工具入门到方法进阶，再到风险理论与企业场景；参赛者可根据个人情况与需求自由选择参加。
01
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基础技术第一讲
7 月 13 日 · 周一 19:30
AI 工具配置与 Vibe Coding 入门
主讲 · 杨松坡
装好统一工具栈，学会用 AI 写代码、改代码，并做出一个能展示的网站。
- 1赛事工具全景与环境准备
- 2用 AI 写代码、看懂代码、改对代码
- 3动手做一个网站（上）
- 4动手做一个网站（下）
02
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基础技术第二讲
7 月 20 日 · 周一 19:30
多源数据分析与数据可视化
主讲 · 余嘉荣
处理多源数据，做出清晰、不误导、企业看得懂的图表与呈现。
- 1可视化的目的、流程与原则
- 2基础图表实操
- 3进阶图表实操（上）
- 4进阶图表实操（下）与导出
03
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AI Agent第三讲
7 月 27 日 · 周一 19:30
LLM 推理与自动化工作流配置
主讲 · 吴 杨
把一次性分析变成可复用、自动运行的工作流：提示技巧、API 与结构化输出。
- 1大模型提示技巧与结果评估
- 2大模型 API 调用基础
- 3搭建一条智能体工作流
- 4工作流在两条赛道的应用
04
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AI Agent第四讲
8 月 3 日 · 周一 19:30
智能体研发与多智能体构建
主讲 · 胡竞天
从单个模型到多智能体协作，在合适的场景搭建风险分析智能体。
- 1从单个模型到多智能体
- 2基本架构与角色设计
- 3构建一个风险分析多智能体
- 4在参赛项目中用好多智能体
05
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产品思维第五讲
8 月 10 日 · 周一 19:30
从需求分析到产品研发
主讲 · 侯煜欣
完整走一遍从想法到上线：需求、架构、开发与部署。
- 1产品设计：从想法到需求文档
- 2架构设计：面向真实使用而研发
- 3测试驱动开发：和 AI 搭完整系统
- 4系统上线：部署成人人可访问的系统
06
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理论深化第六讲
8 月 17 日 · 周一 19:30
地缘政治风险认知与分析框架
主讲 · 何晴倩
建立地缘政治风险的概念与分析框架，把宽泛话题收敛为可量化的问题。
- 1地缘政治风险的概念、来源与格局
- 2风险分析框架
- 3案例拆解与选题收敛
- 4从概念到指标的测量
07
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企业场景第七讲
8 月 24 日 · 周一 19:30
AI 基建与光通信产业
主讲 · 吴 限
认识 AI 基础设施与光通信产业链，及其主要风险与关键环节。
- 1AI 基建概览
- 2光通信行业全景与产业链
- 3行业主要风险
- 4参赛成果的行业应用场景
08
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企业场景第八讲
8 月 31 日 · 周一 19:30
企业真实需求与场景拆解
主讲 · 柯银斌
从真实企业出发，拆解它的风险需求与业务场景。
- 1企业介绍与业务场景
- 2企业面临的真实风险问题
- 3企业需要什么样的分析与决策支持
- 4赛道 B 的需求与期待
集训现已开放报名
集训面向所有 AI 学习者开放，不限参赛者、不限高校学生；听课无需报名大赛。