2019年11月1日，由北京交通大学计算机与信息技术学院和北京交通大学人工智能研究院发起的高校《机器学习》课程建设研讨会在我校成功举办。会议邀请到南京大学、北京航空航天大学、吉林大学、山东大学、中国地质大学、深圳大学、北京交通大学等讲授《机器学习》课程的专家学者参加交流研讨。与会专家学者针对新形势下《机器学习》课程本硕博课程体系、不同层次课程的内容规划设计、授课方式、作业与实验设计、课程组织、师资队伍建设等内容进行了深入的交流研讨。

本次会议由北京交通大学《机器学习》课程组负责人景丽萍教授主持,计算机学院副院长林友芳教授、计算机科学与技术学科负责人于剑教授、我校《机器学习》课程组全体授课教师参加了研讨交流。会议同时邀请到中国人工智能教育联席会相关专家参会指导。

于剑教授开幕致辞，他指出近年来，人工智能技术和人才培养迅速发展，特别是2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》后，为推动人工智能领域人才的培养，各高校相继开展人工智能课程体系的建设。机器学习是实现人工智能的核心技术之一，因此，完善和优化《机器学习》课程授课思路和内容对相关领域人才培养起着举足轻重的作用。但目前国内各高校《机器学习》的授课差异较大，教学内容、深度、要求、教材等都不同，本次会议旨在召集相关专家学者共谋划策，提升国内高校《机器学习》课程体系化和专业化的建设效果。

林友芳副院长介绍了北京交通大学计算机科学与技术学科研究生课程体系的建设情况，自2017年起，我校计算机学院就本着“以人为本、立德树人，服务需求、提高质量，培养行业高端人才”的人才培养宗旨，提高质量意识，广泛调研，从课程体系规划、师资队伍建设、课程实验体系、平台支撑、课程研讨、运行反馈、课程质量保障机制等各方面落实建设一流研究生课程体系建设。近年来，学院面向人工智能、大数据、云计算、互联网+、网络空间安全等行业的发展形势，建设一批按高标准、严要求、实验多的首批核心专业特色课程。受到师生的广泛欢迎，多门课程选课人数超过200人，其中研究生《机器学习》课程2019年选课人数达到448人，课程组教师达到10人以上，成为学院广受学生欢迎，受众面最广的研究生课程。因此也希望通过此次课程建设研讨会，能够使得我校《机器学习》的课程建设更上新台阶。

会上北京航空航天大学黄迪教授、南京大学詹德川教授、吉林大学黄晶教授、中国地质大学蒋良孝教授、山东大学杨璐老师、北京交通大学田丽霞教授和万怀宇副教授，分别从各高校《机器学习》课程的教学目的、课程设置、课堂和实践教学内容、实验平台、教学方法、考核方法、MOOC课程建设、习题库建设、教材和公开课资源以及教学过程中遇到的问题，进行了充分的分享和交流。

此外，与会专家学者对目前《机器学习》课程教学中遇到的前后序课程安排、本硕博一体化建设、相关课程体系的整体内容规划、前沿技术和科研成果进课堂、授课模式和考核方式与时俱进、课程配套平台和助教机制等相关支撑制度等重点和难点问题进行了热烈的讨论。

通过交流和研讨，与会专家学者都表示研讨会为《机器学习》课程建设提供非常宝贵的思路和建议，期望这样的会议再多一些，各高校都愿意贡献力量，将这样的课程研讨会议延续下去，并计划吸引更多高校的专家学者为做好《机器学习》课程建设出谋划策，服务我国新一代人工智能高端人才培养工作。