在高校担任机器学习领域的教师，既是一份充满挑战的工作，也是一段不断学习和成长的旅程，对于有志于从事这一职业的人来说，了解其日常工作和生活中的各个方面无疑是至关重要的，下面将详细探讨作为高校机器学习教师的多维度角色和责任：

1、教学工作

课程准备与讲授：需要准备并讲授机器学习相关的课程，如统计学习和数值优化等，这项工作不仅仅是分享知识，更是激发学生对该领域的兴趣和热情。

课件与资料制作：由于高质量的机器学习课件较为稀缺，老师往往需要自己制作课程教材和辅助教学的视频等内容，这要求老师不仅具备深厚的专业知识，还要有很强的资料整理和创意表达能力。

成绩评估与反馈：除了教学外，还需要对学生的作业、项目和考试进行评分，并提供建设性的反馈，帮助学生理解机器学习的核心概念和应用。

2、科研活动

发表学术论文：在机器学习领域，发表高质量的研究论文是职业生涯发展的重要部分，教授们需要不断进行科研，撰写并发表学术论文来提升自己的学术影响力。

参与学术会议：参加国内外的机器学习相关学术会议，不仅可以获得最新的学术资源和动态，同时也是与其他研究者交流和合作的良好机会。

申请科研项目：为了获取更多的研究资金支持，老师们通常需要申请各类科研项目，这对提升实验室的科研能力和吸引更多的学生参与有重要作用。

3、学术素养提升

持续学习新知识：机器学习是一个快速发展的领域，教师需要不断更新自己的知识库，以保持教学内容的前沿性和科研的创新性。

关注行业动态：工业界的发展往往领先或并行于学术界，关注行业动态能够使教师及时调整教学和研究方向，更好地培养学生的实战能力。

4、学生指导

提供学术指导：作为学生的导师，不仅需要为他们提供学术上的指导，更要引导他们如何思考和解决实际问题。

职业规划建议：对于即将步入职场的学生，老师需要提供职业发展的建议，帮助他们规划未来的职业路径。

5、社会服务

与产业界合作：与企业和公司合作，不仅能获得实践项目的资助，还能为学生提供实习和就业机会。

普及机器学习教育：通过公开课、在线课程等形式向社会普及机器学习的知识，提高公众对于该领域的认知和兴趣。

搞机器学习在高校当老师是一项复杂而多元的工作，涉及教学、科研、学术素养提升、学生指导及社会服务等多方面的责任，这份职业既要求教师拥有深厚的专业知识，也需要不断地学习新事物，与时俱进，这也是一份极具成就感和社会价值的工作，能够在培养新一代人才和推动科学技术进步中发挥重要作用。

以下是一个简化的介绍，概述了在高校担任机器学习相关领域的教师（或研究员）的情况：

请注意，这个介绍仅根据提供的参考信息进行了简化处理，实际情况可能更为复杂，介绍内容仅供参考。