随着人工智能技术的不断发展，大模型在多个领域展现出强大的潜力。本文围绕“排课系统”与“大模型训练”的结合，探讨如何利用大模型提升排课系统的智能化水平，并通过具体代码演示其实现过程。

数据可视化平台

排课系统是学校教学管理中的重要组成部分，传统的排课方式往往依赖于规则引擎或启发式算法，难以应对复杂的课程安排需求。而引入大模型训练后，系统可以学习历史排课数据，自动优化课程安排策略，提高排课效率与合理性。

在本演示中，我们使用Python语言结合TensorFlow框架，构建一个简单的排课模型。该模型通过输入教师、教室和课程等信息，输出最优的排课方案。以下是核心代码示例：

    import tensorflow as tf

    # 定义输入特征
    teacher_features = tf.keras.Input(shape=(10,), name='teacher')
    room_features = tf.keras.Input(shape=(5,), name='room')

    # 构建模型
    merged = tf.keras.layers.Concatenate()([teacher_features, room_features])
    output = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(merged)

    model = tf.keras.Model(inputs=[teacher_features, room_features], outputs=output)
    model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    

通过训练模型，系统能够根据历史排课数据进行预测与优化。在实际演示中，系统成功生成了符合要求的课程表，并有效避免了时间冲突和资源浪费。

本文展示了大模型训练在排课系统中的应用潜力，为教育信息化提供了新的思路。