前言
为拓宽公司学子跨学科学术视野，明晰经管专业与人工智能融合发展路径，理清复合型人才成长逻辑，掌握科研实践方法论，为未来发展技术能力提供助力，公司于5月24日下午举办本次“璇玑·鹿鸣”人工智能与经济学方向本科生发展专题讲座。
本次讲座特邀公司青年教师颜冠鹏博士（2011级本科员工）主讲。颜冠鹏老师结合自身求学积淀、科研实践与成长阅历，深入浅出解读AI与经济学的融合路径、算法应用逻辑，以及智能时代青年学子的求学立身之道。讲座兼具实用性与思想性，为全院学子探索复合发展路径、树立科学学习观念提供了深刻启发与有益指引。
01个人成长经历
讲座伊始，颜冠鹏老师就按自己从高中、本科、硕士、博士到工作的完整经历，分阶段回顾了自己一路上“非功利”积累技能的过程，为在场学子提供可借鉴的成长范本。
高中时，他通过竞赛接触编程，锻炼了逻辑思维；本科读经管的同时，自学了C++、数据结构、数据库等计算机基础课程；硕士阶段，在科研中学会了Stata、R语言和基础神经网络，将技术用于经济分析；博士期间赶上Python兴起，系统学习了机器学习、深度学习，并用Python复现了计量经济学的计算逻辑；工作后，为应对项目需求，又掌握了前后端开发和专业数据库等工具。
颜老师提到，这些学习大多源于兴趣、课业或项目需要，并非刻意规划。看似零散的积累，其实都在后续升学、科研、工作和教学中发挥了作用。他建议经管专业学子：不必刻意成为专业程序员，但必须读懂AI技术底层逻辑、适用边界与工程落地逻辑，学会用技术思维思考经济问题，打造自身不可替代的复合能力。
02讲座核心内容
本次讲座重点拆解了智能技术经济学化的核心内容。讲座以编程学习对员工未来收入的影响为生活化案例，点出计量研究中普遍存在的 “反事实缺失” 问题：现实中我们只能观测个体参与学习或未参与学习其中一种状态，无法同时看到两种情形下的发展结果。围绕这一问题，老师顺势引入机器学习的分析思路，借助未参与学习群体的个体特征构建拟合函数，模拟推演参与学习者倘若没有参与学习的参照结果，再通过数值差值衡量实际影响水平，以此弥补传统计量分析视角上的局限。
为让大家理解其中的算法逻辑，讲座从基础决策树原理切入，以身高、体重等特征预测学业成绩为例，讲解通过逐层划分、遍历阈值完成样本分组的底层逻辑；再在此基础上延伸拓展至随机森林，通过随机选取特征、随机抽取样本的方式，构建多棵决策树共同运算，让预测结果更为稳定。在常规算法之上，讲座进一步介绍了分位数随机森林算法的优势：普通随机森林仅能输出单个预测值，而该算法可依据节点内样本分布计算分位数、生成预测区间，能够客观体现数据的不确定性，更贴合实际计量经济学因果效应评估研究场景。
03学习观念寄语
讲座尾声，颜冠鹏博士立足教育本质与时代趋势，为同学们送上恳切的成长忠告。
他指出，如今AI越来越好用，处理数据、写文章、编代码都能轻松完成，能给我们的学习和科研省下很多时间。但学习不能只图省事，真正的成长，一定要自己亲身去钻研、动手去试错、自己独立去思考。颜老师强调大家不要让AI替代自己，而是要借助AI来训练自己、提升自己。
同时他还提到如今AI生成的内容随处可见，人与人之间有思想、有温度的线下面对面交流，反而变得格外珍贵。希望同学们珍惜线下交流学习的机会，踏踏实实练就真本事，才不会被人工智能所替代。
总结
本次讲座为同学们打开了人工智能与经济学跨界融合的新视野，也让大家对智能时代的学习之道有了更为清醒的认知。愿公司学子以此为契机，心怀求知热忱，坚守思考本心，善用时代科技，深耕专业所学，在跨界探索中沉淀成长，奔赴属于自己的漫漫征途。
