新闻 发表于 2025-12-6 18:56

商科+AI/工程+AI墨尔本大学暑期项目强势来袭!

作者:微信文章
2026年1月19日正式开课!

这是一个专门为商科学生打造“商科 + AI”能力、为工程学生打造“工程 + AI”能力的顶级暑期项目——由墨尔本大学IT与工程学院导师亲自授课,为你家孩子开启未来职业最稀缺的技能组合!



项目结构

三阶段全链路培养(从学习到实战到成果)。

整个项目分三部分,一环扣一环,让孩子真正“学得会、做得出、用得上”:

第一阶段|4周 Online Learning(工程逻辑打底+AI 入门商科)

正式进入大学式学习,打基础但绝不枯燥。

课程内容覆盖:

        AI 与商业决策

AI 与工程管理

风险分析逻辑

智能系统与前沿技术

这是后续进入墨大课堂的“必修暖身训练”。

第二阶段|2周线下 Seminar(墨大研究生导师亲自授课)

沉浸式大学高级研讨课,在墨大校园内上课。

内容既学术又前沿,孩子能真正理解 AI 如何在现实中落地:

AI 如何做项目管理

AI 如何进行风险预测(商科学生必备!)

机器人技术与应用

无人驾驶技术前沿

墨大前沿实验室深度参观(AI / 机器人 / 3D打印 / 数字孪生等)


课堂中会有:

✓ 小测验 quiz

✓ 期末 Presentation 答辩(导师打分!)

✓ 优秀表现者将获得墨大导师推荐信机会

正式参与到墨尔本大学正式评估体系!

第三阶段|400小时真实商业项目(最强简历神器)

这里是“应用 + 实战”的核心阶段。孩子会根据自己专业进入不同方向的真实商业项目。

📈 商科学生:打造“商科 + AI”实际能力

可以参与的方向包括:

AI for Business(商业智能)

数字化转型 Digital Transformation

金融科技 FinTech

营销数据分析 Marketing Analytics

会计数据分析 Accounting Analytics

商科 × 数据科学建模项目

这些都是未来进入银行、大公司、咨询行业最抢手的技能。

🛠 工程学生:打造“工程 + AI”硬核实力

能真实参与的项目包括:

机器人研发实操

机器狗自主工程项目

智能视觉系统

无人驾驶训练与仿真

工程 AI 模型训练与优化

这是工程学生未来申请名校硕士、进大厂工程岗最加分的内容。

🌈 完成后,学生将获得:

✔ 墨尔本大学官网认证结业证书

✔ 墨大正式教育记录(可查)

✔ 导师评分 + 推荐信机会

✔ 400小时实际项目经历

✔ “商科+AI” 或 “工程+AI” 的完整知识体系

✔ 求职与升学显著领先同龄人



常见问题回答

1. 这个项目适合哪些学生?

这个项目非常适合未来想走 商科 + AI、工程 + AI、IT、数据分析、金融科技、商业智能方向发展的学生;也特别适合那些还没确定未来专业方向的大一新生。

同时,这个项目对已经在澳洲大学就读商科或工程专业的本科生同样极具吸引力——只要学生至少完成一年本科课程,就可以参加。

对于正在读大学、想提前接触 AI、风险管理、机器人、无人驾驶、工程数字化等前沿领域的同学来说,这个课程相当于一次“提前升级版的名校深造体验。

更重要的是,项目结束后的 400 小时真实商业项目 能让大学生在第二年、第三年找实习时直接领先别人一大截。对准备申请研究生、提升学术背景、积累项目经验的学生来说,这个课程绝对是稳赚不赔的投资。

2. 项目难吗?孩子跟得上吗?

课程由墨大研究生导师精心设计,确保高中生、大学生都能理解。课程内容循序渐进,不需要孩子有 AI 或工程基础。

3. 这个项目算不算墨尔本大学的正式课程?

是的!课程完成后会进入 墨大教育系统,并获得可在官网查到的 官方结业证书。

4. 证书有用吗?价值在哪里?

非常有用!它是墨大官方认证,对申请大学、进名校硕士、找实习、找工作都极其加分,是简历上的硬通货。

5. 项目会不会很水?是不是讲讲 PPT 就结束?

完全不会。这是一个 需要 quiz + 需要答辩 + 导师评分 的严格课程体系。孩子需要真正学习和产出成果。

6. 答辩表现优秀真的能拿推荐信吗?

是的,导师会根据学生的答辩表现、参与度、学习能力来决定是否给推荐信。这是非常珍贵的资源。

7. 400 小时真实商业项目是什么?是不是虚拟项目?

不是虚拟项目,全部都是真实企业需求,包括 AI 建模、商业数据分析、机器人项目、工程仿真等,学生可以将成果直接放进简历和作品集中。

8. 项目结束后,孩子会真正学到什么?

孩子将掌握:

•        AI 思维

•        项目管理能力

•        商业分析方法

•        风险评估方式

•        工程与科技前沿知识

•        演讲与展示能力

并拥有真实项目经验。

9. 商科学生参与这个项目会有什么优势?

商科学生未来必须会 AI、会分析数据、能读懂模型。这个课程让孩子迅速从“传统商科学生”升级为“AI 商科新一代”,竞争力翻倍。

10. 工程学生参加的优势是什么?

提前接触机器人、机器狗、无人驾驶这些顶尖技术,完成真实项目后,申请顶尖工程学院或进入大厂都更有底气。

11. 孩子没有编程基础可以参加吗?

可以。课程内容是从思维、结构、方法出发,不要求会编程。

12. 这个课程对大学申请有什么帮助?

非常加分!

✔ 可以写在个人陈述(PS)

✔ 可以作为学术成果

✔ 可以放进作品集

✔ 有机会拿到推荐信

13. 线上 4 周需要孩子每天上课吗?

不需要,是自学模块,按照墨大提供的内容学习即可,对时间安排很灵活。

14. Seminar 是不是正式墨大课堂?

是的,地点在墨大校园内,导师皆为 IT 和工程学院的教授与研究生导师。

15. 孩子能参观墨大实验室吗?

当然!包括:

•        AI 实验室

人工智能实验室无疑是本次参访中最令人震撼的亮点之一。实验室聚焦于深度学习、计算机视觉、自然语言处理与自动驾驶等多个AI核心方向,配备了业界先进的GPU服务器集群和专业级冷却系统。学生们在讲解人员带领下,亲眼见到了支持大型AI模型训练的多卡并行显卡平台,这些高性能GPU(如NVIDIAA100)被整齐排列在高密度机架中,通过液冷管道精准控温,以保证在高负载算法训练时依然保持稳定高效运行。

在展示区域,学生们近距离观察了一套完整的AI工作站:多张GPU卡通过PCIe互联,支持万亿级参数模型的训练与推理。屏幕上的实时数据显示温度稳定在31.2°C,冷却液流速达到4.3L/min,风扇以99 r/s高速运转。这些细节不仅展现了科研设备的强大性能,也揭示了AI计算背后的“硬核”支撑。更令人印象深刻的是,学生们还了解了GPU在AI训练过程中的作用,如何在几小时内完成以往需要数天才能完成的数据处理任务如何支持复杂神经网络的高并发并行运算等内容。不少同学表示第一次如此直观地认识到“显卡不只是打游戏”,而是通向AI技术世界的关键入口。

这场科技实力的现场秀,令在场学生真正理解了人工智能背后不仅仅是算法的堆叠,更是一整套高精密硬件系统的协同支持,也点燃了他║硐友对假洟馍来AI科研与工程实践的浓厚兴趣。



此外,学生们还与本地AI独角兽企业创始人面对面交流,倾听他们的创业故事与行业洞察,现场氛围热烈,启发十足。



•        机器人实验室

•        机器狗自动化系统

•        3D 打印实验室

学生们在专业技术人员的讲解与带领下参观了设备齐全的制造实验室,系统了解了3D打印技术在快速原型制造、精密工程设计等领域的实际应用,同时见识了激光切割在多材料加工上的灵活性与高效率。这种技术应用的现场体验,让学生们对制造业与工程工艺的未来发展趋势有了更直观的理解。



•        数字孪生实验室

在数字孪生实验室,学生们体验到了一种全新的科技交互方式。该实验室配备了先进的人机交互系统和沉浸式视觉呈现平台,涵盖了虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、混合现实(MR)以及三维建模等前沿技术。在科研人员的引导下,学生们不仅观摩了这些技术在工业制造、城市规划、健康医疗等领域的实际应用,还亲自参与可视化操作,了解如何通过新一代可视化工具解读大规模数据集。

随着智能设备与传感系统所收集的数据体量不断攀升,该实验室通过高性能的处理硬件和多维交互界面,使得“看见数据、理解数据”成为可能。对于首次接触这些技术的学生而言,这不仅是一次视觉上的震撼,更是一次对数字技术如何改变世界的深度思考。



都是行业领先的!

16. 这个项目可以帮助孩子找工作吗?

400 小时的真实项目 + 推荐信 + AI 能力,是以后找工作的黄金组合,孩子简历会直接脱颖而出。

17. 项目完成后孩子能获得哪些成果?

•        墨大证书

•        导师评分

•        答辩视频

•        项目报告

•        真实商业项目经历

•        可能的推荐信

这几样加起来,大学和企业都很认可。

18. 如果孩子中途跟不上怎么办?

导师会随时给予指导,线下课互动性强;项目为分段式结构,确保所有学生能持续进步。

19. 400 小时项目会不会太多?孩子没时间怎么办?

项目时间灵活,不要求连续做满,可在学期中或假期分段完成。

20. 名额会不会很紧?需要提前多久报名?

是的,每年名额都极紧张,尤其是工程实验室参访位置有限。建议越早越好,否则很容易爆满。



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如有问题,大家也可加Miranda老师的微信做详细的一对一咨询哦!








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