ACM通信

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Mehran Sahami

2018年10月30日12:51

我为这篇文章的作者鼓掌。虽然我完全同意作者的一般观点，但我想指出ACM-IEEE计算机科学课程2013 (CS2013)中关于概率和机器学习的讨论的一些不准确的描述。

例如，作者写道，“特别是ACM和IEEE的2013年联合计算课程的作者”认为，并不是所有计算机科学课程都需要所有专业的概率论课程。”看是很有意义的完整的句子,这句话是来自:“同样的,当我们注意一个越来越明显的趋势在使用概率和统计的计算(反映在增加数量的核心小时在这些主题知识的身体),相信这一趋势很可能会继续在未来,我们仍然认为没有必要对所有c程序需要一个完整的概率论课程为所有专业。”
这句话的重点并不是像作者在文章中所暗示的那样，强调概率对于计算机科学专业的学生来说并不重要，相反，概率的重要性正在增长，并将继续如此。尽管如此，在2013年(也许直到今天)，所有计算机科学专业的学生可能都不需要一门“完整”的概率论课程，尤其是在那些对本科专业所需课程数量有严格限制的学校。例如，一些计算机科学专业的学生(也许那些在他们的课程中不强调人工智能的学生可以将概率作为离散数学课程的一部分)，而其他学生(专注于人工智能的学生)将被要求上一节(或更多)关于概率论的完整课程。值得注意的是，在CS2013中，离散结构知识区包含了8个总核心小时的概率。CS2013还包含了一些“范例课程”，展示了离散结构/数学这两门课程的例子，其中包括一个关于概率的部分，以及一门关于“计算机科学家概率论”的完整课程，以展示这两种模型如何在本科课程中成为可能。

此外，作者还提到，在CS2013中，“ML只在一些建议的选修课程中提及。”这是不正确的。在“智能系统”知识领域，有两个核心小时的“基础机器学习”。虽然我们完全承认两个核心小时的时间并不多，但加入一些核心小时的意义表明，在2013年，计算机科学专业的学生已经很明显应该学习一些机器学习。“高级机器学习”知识单元旨在强调，对于从事人工智能相关领域的学生来说，他们真的应该获得比最低要求更多的知识。正如CS2013中所提到的，核心学时是学生应该满足的“最低学时”，大多数课程都将包括核心以外的许多学时，以定义完整的课程。对于从事任何与人工智能相关工作的学生来说，他们当然应该有更多的机会，而不仅仅是指定的核心时数来学习概率论和机器学习。事实上，为了达到这个目的，CS2013中有六门范例课程展示了智能系统领域的不同模型，所有这些都包括了超出核心要求的许多时数。

话虽如此，我重申作者在本文中的观点是被充分采纳的。机器学习是一个将继续变得越来越重要的领域，它将有利于计算机专业在本科课程中包括更多的机器学习。CS2013早在五年前就开始强调这一趋势，包括以前课程指南中不存在的机器学习核心课程，并为以前不存在的高级机器学习创建了更全面的选修领域，以及课程示例，以展示如何将这些材料纳入计算机课程的实际实例。

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本杰明·夏皮罗

2018年10月31日05:59

亲爱的麦哈,

感谢您周到而详细的回复。我们承认你关于ML是课程核心的观点是正确的。此外，我们同意一些学校确实提供了很好的机器学习覆盖，但请注意，核心ACM-IEEE课程并不要求他们这样做。

我们的论点的本质是，机器学习不再是计算机科学的外围主题，而是已经转移到新计算机科学家需要知道的核心。从这个有利的角度来看，在ACM-IEEE联合课程建议中，ML作为选修主题的处理现在是不合适的。虽然范例选修课描述在说明各部门如何结合ML方面是有用的，如果他们选择这样做，这些范例仍然是选修课，而不是课程核心的要求。我们希望计算课程的未来修订将把机器学习作为核心，同时对概率和统计教育的建议做出相应的改变。

2013年ACM-IEEE计算机课程将其内容要求和建议分为三个部分:核心Tier-1，核心Tier-2和选修。课程大纲的第29页这样描述这些术语:“计算机科学课程应该涵盖所有的第一级核心主题，所有或几乎所有的第二级核心主题，以及许多选修主题的深度(即，核心是不足以获得计算机科学本科学位的)。”随后，该文件写道:“在计算机科学本科学位中，核心Tier-2主题通常是必不可少的。要求绝大多数是最低要求，如果一个项目希望涵盖所有的核心Tier-2主题，我们鼓励他们这样做。计算机科学课程的目标应该是涵盖90-100%的核心Tier-2主题，至少80%被认为是最低要求。”

Tier-1和Tier-2区别的本质是使Tier-2列出的主题强烈推荐但不是必需的。换句话说，2013年的计算机课程有两类选修课:强烈推荐的选修课(“Core-Tier2”)和推荐的选修课(“选修课”)。所有智能系统核心内容都属于第二层核心，构成ACM推荐的308学时核心课程中的2学时，各部门可以选择采用。

一个部门可以选择完全不要求智能系统的课程，或者选择只排除ML部分，但仍然满足ACM课程要求。因此，我们认为ML是2013年课程中的选修课是准确的。

温暖的问候,
本·夏皮罗
丽贝卡Fiebrink
Peter Norvig