毕业项目要求讲解：
为一家真实公司（自己的）或虚拟公司制定完整的 AI 采纳方案
方案必须包含：
现状评估 → AI 机会审计 → 优先级排序 → 实施路线图 → 预算 → 治理框架 → 培训计划 → ROI 预估
评分标准：
可行性 30% + AI 工具运用 25% + 变革策略 25% + 演示能力 20%
讲师展示 2-3 个优秀案例（往期或模拟）
每人 2 分钟说自己的选题方向
讲师给即时反馈：
- 范围太大/太小？
- 选的公司/部门是否适合？
- 数据能不能拿到？
- 建议聚焦的方向
项目 brief (1 页)：
公司背景 + 当前 AI 成熟度 + 目标 + 范围 + 时间线
用 Week 5 的 Pilot 提案作为基础扩展
每人 20 分钟 1v1
讲师/助教看方案进度
不是答疑，是深度指导：
- 方案逻辑是否通顺？
- 有没有遗漏关键板块？
- ROI 计算是否合理？
- 变革策略是否可行？
方案文档检查清单：
☐ 现状评估（成熟度 + 就绪度）
☐ 机会审计（Top 5 场景 + ROI 排序）
☐ 工具选型（为什么选这个工具）
☐ 实施路线图（Phase 1-3）
☐ 预算（工具成本 + 培训成本）
☐ 治理框架（政策 + 合规）
☐ 培训计划（分层 + Champion）
☐ ROI 预估（量化指标）
完整方案文档 (10-15 页) 初稿
Check-in 后根据讲师反馈修改
周四 Peer Review 前完成终稿
锻炼"评审别人 AI 方案"的能力
Adoption Specialist 日常工作就是要评估其他部门的 AI 方案
讲师发放评审 Checklist：
- 方案是否解决了真实业务问题？
- 工具选型是否合理？
- ROI 计算是否可信？
- 变革策略是否考虑了阻力？
- 有没有遗漏的风险？
学员两两配对
每人 30 分钟看对方的方案
用 Checklist 给对方写书面反馈
然后 10 分钟面对面讨论反馈
助教旁听每组，补充专业意见
1. 给对方的书面评审反馈（用 Checklist 格式）
2. 根据对方的反馈修改自己的方案
3. Demo Day 前最后一次修改机会
晚上完成方案终稿 + 制作演示 Deck（用 Gamma AI / Copilot PPT）
每人 10 分钟展示 + 5 分钟 Q&A
(P3 模式)
展示内容：
- 公司背景 + 现状评估
- AI 机会审计结果
- 实施方案 + 路线图
- 预算 + ROI 预估
- 风险和应对
用 AI 制作的 Deck 本身就是能力展示
讲师评审 + 打分 + 书面反馈
评分维度：
方案可行性 30%
AI 工具运用 25%
变革策略 25%
演示能力 20%
每位学员收到一份书面评审反馈
完成所有 Module + 毕业项目 Demo Day
→ 颁发 JR Academy AI Adoption Specialist 电子证书
后续支持：
→ 加入 Alumni 社群
→ Career Coaching (Premium)
→ Job Referral 推荐
→ 持续学习资源更新