为促进人工智能领域的从业者更好地了解本领域学科前沿，开阔视野以及切实地提升学术及技术水平，由中国人工智能学会主办、马上教育（MUST）承办的《人工智能前沿讲习班》第二期“机器学习前沿”专题于2017年3月3-5日在中科院自动化所成功举办。

机器学习领域的著名学者南京大学周志华教授担任学术主任，前来授课的嘉宾均为机器学习领域的一流专家、学者、技术带头人，讲习班现场人气高涨，座无虚席，气氛热烈。 

3月5日上午，本期讲习班的学术主任周志华教授的致辞拉开了人工智能前沿讲习班（AIDL）的序幕。他简要介绍了人工智能前沿讲习班成立的缘起，明确了讲习班举办的意义所在，希望通过这一期讲习班的学习让大家对机器学习有更全面的了解。最后他特别感谢了在百忙之中抽出时间前来授课的各位老师和报名参加学习的各界人士。

来自清华大学计算机科学与技术系的朱军副教授做了题为《贝叶斯学习前沿进展》的开场报告，北京大学信息技术学院的王立威教授作了《机器学习理论：回顾与展望》；清华大学自动化系的张长水教授讲解了《神经网络的结构优化》；微软亚洲研究院的主管研究员郑宇博士带领学员们探讨了关于《多源数据融合技术及其在时空数据挖掘中的应用》；微软亚洲研究院的首席研究员刘铁岩博士分析了《迎接深度学习的“大”挑战》；南京大学的俞扬副教授讲解了《强化学习前沿》；香港科技大学的郭天佑教授做了题为《Big Machine Learning》的报告；东南大学的耿新教授带领学员们深度探析了《标记分布学习范式》；滴滴研究院副院长、美国密歇根大学终身教授叶杰平博士讲解了《Large scale sparse and low rank learning》，最后北京交通大学于剑教授围绕《聚类理论与算法选讲》做了精彩的报告。 

本次讲习班共有来自全国各地的250多名学员参与了现场学习，讲师们的精彩报告激发了学员们极大的学习兴趣和热情，他们在报告结束后团团围在讲师旁边，提出自己的思考和问题，与讲师进行深入的交流。学员们纷纷表示，讲习班的内容设置十分合理、会务服务相当专业，三天的学习时间虽然短暂，但是干货满满，受益匪浅，希望讲习班将来围绕更多的细分领域内进行深入的专题讲授。

3月5日下午，人工智能前沿讲习班第二期圆满结束。《人工智能前沿讲习班》作为人工智能领域学术交流、技术普及的长期平台，接下来将会有更多精彩的主题呈现，欢迎大家随时关注学会的微信公众号。