针对人工智能通用模型与人工环境工程专业需求脱节的问题，本文构建了基于“智能化+4”的课程群体系，探索从通用AI技术到专业特用模型转化的教学路径。通过将工程流体力学与空气动力学理论及其应用、工程热力学理论及应用、工程燃烧学及煤的清洁利用技术、绿色建筑四门核心课程与五个软件著作权成果（供热全域能效优化与碳排管理系统、火管锅炉排烟预热与能效优化系统、多变量吸附预测与分析系统、基于机器学习的生物热解产物高效预测软件、生物质热解气体检测分析软件）深度融合，建立了“理论教学—算法开发—工程应用”三阶递进式教学模式。实践表明，该模式有效提升了研究生运用AI技术解决复杂工程问题的能力，实现了科研成果向教学资源的转化，为培养“智能化+人工环境”复合型人才提供了可复制的范例。

人工智能；课程群建设；特用模型；人工环境工程；研究生教育

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