为顺应数字经济与人工智能深度融合的时代趋势，打破学科壁垒，拓宽学子学术视野与职业发展路径，近日，赌博平台 硕5191团支部与人工智能学院硕5242团支部在涵英楼5-1E107报告厅联合举办“学科交叉，互动分享”主题团日活动。两院学子聚焦“专业特色解读与就业前景分析”，通过专题分享、互动交流等形式深化思维碰撞，为认知社会发展趋势、把握个人成长机遇提供了多元视角。

活动中，赌博平台 袁博洋同学以“金融风控中的信用评分模型”为切入点，系统讲解了Logistic回归、决策树等统计方法在实际业务场景中的建模逻辑与应用路径，并针对同学们向往的数据分析师岗位，结合头部金融机构与互联网企业的实际岗位需求，具体阐释了相关必备核心技能，如SQL数据提取、A/B测试方法等，生动展现统计学在职业实践中的广泛适用性。

人工智能学院郑蕴杰同学围绕“智能推荐系统的算法逻辑”展开分享，深入剖析了协同过滤、深度学习推荐模型等关键技术原理，并从职业发展的双轨路径出发，分析解读算法工程师与AI产品经理在能力结构与发展方向上的差异，得出“算法岗位注重技术纵深，产品岗位则需融合技术与业务思维”两者不同的侧重点，为同学们就业规划提供了清晰参考。

互动交流环节，同学们围绕学科融合关键问题踊跃提问，从“如何实现算法模型与统计逻辑的相互验证”到“跨学科项目中数据处理与模型解释性的协同方法”，再到“AI技术与统计建模在真实场景中的融合路径”，问题涵盖理论衔接、技术融合与实践应用等多个层面。主讲同学结合学科特点与学习经验，逐一作出细致回应，在座同学纷纷感受到应用统计与人工智能技术的协同价值与应用潜力。

通过交流，赌博平台 应用统计专业的陈桢楷同学认识到，交叉验证等统计方法，在解决AI模型过拟合等问题中具有重要应用价值，进而对应用统计的重要性和发展前景更明晰，他表示，未来会更加关注“统计+AI”交叉岗位，拓宽就业方向。人工智能学院郑蕴杰同学在回答“如何用统计逻辑解释算法结果”这一问题的过程中，发现技术实现不能脱离数据本身的统计合理性，而统计方法是评估模型可靠性的重要工具。他表示，今后将更主动地与应用统计方向的同学加强沟通协作，共同学习进步。

此次联合主题团日活动是推动学科融合、拓展学生视野、助力复合型人才培养的创新实践。活动不仅搭建了跨专业知识共享平台，更激发了学子对跨学科研究与创新实践的热忱。下一步，期待两院学子借此契机，加深合作交流，赋能专业成长，通过学科竞赛、项目合作、党团共建等形式，不断增进思想认知，精进专业能力，切实释放学科交叉融合效能，为复合型人才培养注入内生动力。