2026年7月23日，资源勘查工程（菁英班）2501班在香港理工大学DE309教室开展了人工智能主题拓展课程实践活动。本次活动旨在通过系统学习生成式人工智能前沿知识，拓展同学们对AI技术的认知视野，提升人工智能与地质勘查专业融合的创新思维。
上午9:30至11:45，授课老师围绕人工智能三十余年的发展脉络展开系统讲解，从传统机器学习、神经网络阶段，过渡到预训练模型、大语言模型与多模态AI的新时代，对比了不同阶段AI技术的核心差异与迭代特点。同时，老师结合行业实例，介绍了当前主流大模型的综合能力、日常应用场景与学术落地价值，并依托顶会研究数据展示当下AI领域的研究热点与发展趋势。最后，老师简要分析了生成式AI目前存在的技术局限、安全风险以及未来的重点研究方向，帮助同学们建立了对人工智能产业完整、宏观的认知。
课堂听讲 庞博鸿摄
下午14:00至16:00，各组围绕人工智能应用开展主题汇报。各小组立足不同应用场景，形成了多元且具备实践思考的研究思路。有的小组聚焦行业应用，探索AI在地质工程、虚拟教学场景落地；有的立足教育痛点，利用大模型、RAG技术搭建智能答疑助手，尝试用AI弥补传统教学模式的短板；还有小组关注人机协作边界，思考如何在享受AI便利的同时，避免使用者过度依赖工具。
曾谨萱同学介绍了基于人工智能技术构建测井解释模型的研究，先通过IQR分析、测井曲线分析对测井时序数据完成预处理，再设置两种建模方案，对比SVM、随机森林、KNN、XGBoost、GBDT、CatBoost等多种机器学习模型的岩层识别准确率，筛选出效果最优的XGBoost模型，最终实现岩层识别与储层参数智能预测，以此优化传统人工测井解释工作，提升油气勘探解释的效率与精度。
同学上台汇报 栾硕摄
华明扬同学详细介绍了构建完整端到端学习链路的项目，在统一虚拟空间实现个性化学习规划、沉浸式学习、AI答疑与学情自动总结，并依靠数据持续迭代优化。该项目在学习体验、技术融合、通用模型上具备创新优势，同时依托成熟技术、充足数据与分阶段部署模式，保障方案落地可行。
同学上台汇报 栾硕摄
郑竣泽同学列举了多个元宇宙虚拟教学平台行业实例，并对应梳理相关课程知识点，结合数字孪生、VR/AR沉浸式交互、虚拟身份与社交空间搭建等理论，讲解相关技术在虚拟课堂场景中的实际应用。
同学上台汇报 栾硕摄
本次人工智能主题拓展课程让同学们既看到了AI强大的内容生成、个性化适配、虚拟交互能力，也认识到大模型幻觉、反馈缺陷、伦理风险等现存问题。各组方案共同体现一个共识：人工智能不是单纯替代人，而是作为辅助工具。未来需要合理融合多项AI技术，坚持以人为本，结合场景持续优化，实现技术和需求相互适配。
全体同学完成课程及汇报 王佳摄
【作者：栾硕】