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“双一流”建设高校在加快人工智能领域研究生培养时可考虑设置“系统机器学习”交叉学科

已有 1990 次阅读 2020-3-10 21:36 |个人分类:学科建设|系统分类:观点评述| 人工智能, 系统科学, 交叉融合

近日, 教育部、国家发展改革委、财政部印发关于“双一流”建设高校促进学科融合 加快人工智能领域研究生培养的若干意见》。《意见》中在第(十二)条健全学科设置机制下: “有条件的高校可根据经济社会发展和人才培养需要,以自主试点、先行先试方式,自主设置人工智能交叉学科。”

 

“双一流”建设高校应该设置什么样的交叉学科?某建议是“系统机器学习”这一新兴交叉学科。实际上,人工智能研究领域已经认识到系统的重要性。例如Jeff Dean、Michael I. Jordan、李飞飞、Yann LeCun等大牛在2018年发起的第一届系统机器学习会议 SysML。会议网站:http://www.sysml.cc/2018/

SysML=System + Machine Learning。

 

SysML,这个会议专门针对系统和机器学习交叉研究领域,目的是在这些领域之间建立新的联系,包括确定学习系统的最佳实践和设计原则,以及开发针对实际机器学习工作流程的新颖学习方法和理论。Jeff Dean在SysML 2018的主旨演讲《系统与机器学习的共生》(Systems and Machine Learning Symbiosis)。(他们主要从工程的角度考虑,今年这个会议已经更名为 Conference on

Machine Learning and Systems--MLSyshttps://mlsys.org/ ,偏重了机器学习。)  

 

从学科建设角度来说,应该是这样的:

 

1、 专业名称与研究领域
专业名称:系统机器学习(系统科学下面的二级学科)。
研究领域:研究人工智能系统机理或属性,包括系统感知、表征、建模、估计、学习、识别、预测、判断等,系统与机器学习等智能行为的理论与方法。
2、 学科优势与特色
系统理论是国家重点二级学科,人工智能与系统科学等多学科交叉深度融合具有鲜明的特色,“系统机器学习“是未来最具特色的研究领域。
3、 人才培养目标
人工智能与系统科学等多学科融合的复合型高级人才。
4、 就业方向
就业方向包括人工智能、系统科学相关的科研单位、大学以及高科技公司。




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