(八)确立专项任务培养研究生机制。以多学科交叉解决重大问题的专项任务作为研究生课题主要来源和培养载体,以高水平科学研究支撑人工智能高层次人才培养,支持高校在承担的重大科研任务中,自主确定研究生培养规模,制定个性化的培养方案,完善人才培养成本分摊机制。对承担重大科研任务的博士生,高校应参照科研人员管理的有关规定,制定保障和提高博士生相关待遇的具体办法,保护博士生的合法权益。

一、总体要求

(十一)加强国际交流合作。瞄准人工智能国际前沿和国内发展短板,加大国内外联合培养人工智能相关领域博士生的支持力度。积极鼓励高层次人才开展国际交流,拓展合作的深度和广度。举办具有国际影响力的人工智能学术会议与论坛,创办高水平学术期刊。建设一批人工智能国际合作科研平台和基地,加强国际化高端人才培养和培训。鼓励高校发起和组织人工智能国际大科学计划,创设国际学术组织和大学合作联盟。推动制定人工智能领域相关国际标准和伦理规范。大力培养参与人工智能全球治理的国际化人才。

(九)强化博士生交叉复合培养。聚焦新一代人工智能基础理论算法、关键技术和核心应用,强化问题导向的多学科交叉博士生培养,提高博士生将不同学科理论与方法、科学前沿与企业实践进行整合再创新的能力。支持高校与人工智能领域骨干企业、产业化基地和地方政府设立人才联合培养项目,建立任务驱动的跨行业跨学科导师团队,促进科研协同创新发展和博士生联合培养。完善工程博士培养标准,加大工程实践在培养方案中的比重,联合企业开展人才职业能力认证培训。鼓励企业向博士生开放课程、数据、案例、工具和实训平台。

关于“双一流”建设高校促进学科融合

教育部 国家发展改革委 财政部

人工智能是引领新一轮科技革命、产业变革、社会变革的战略性技术,正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大深远的影响。培养和汇聚具有创新能力与合作精神的高层次人才,是高校的重要使命。与发达国家相比,我国在人工智能基础理论、原创算法、高端芯片和生态系统等方面仍有较大差距,学科交叉融合亟待深化,人才培养导向性亟待加强。为贯彻落实党中央、国务院关于加快发展新一代人工智能的重要部署,推动“双一流”建设高校着力构建赶超世界先进水平的人工智能人才培养体系,加快培养勇闯“无人区”的高层次人才,现提出如下意见。

(十六)加强资金投入引导。鼓励高校统筹财政投入、科研收入等各种资源,加大支持研究生培养、开展基础前沿研究和关键共性技术攻关的力度。加强与骨干企业的合作,利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道,引导社会资本参与高校人工智能重大项目实施,加大对人才培养、应用研究、基地平台建设和成果转移转化的支持力度。

(十二)健全学科设置机制。健全以人工智能基础理论和产业发展需求为导向的学科专业结构动态调整机制。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。

四、创新高层次人才培养机制和模式