与国内各种升学考试不同的是，美国本科留学过程中美国名校更看重学生的个人发展，所以参加一些课外科研活动提升留学背景就变得尤为重要。下面来了解一下吧
Introduction to Machine Learning
学科关键词：
Engineering工科、计算机科学Computer Science、人工智能Artificial Intelligence
课题背景
机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
课题内容
本课程的目的给学生介绍一些机器学习的主要研究方向。该课程将包括一些概率、统计和计算方面的基础知识和必要的背景。我们将讨论几种监督式学习方法,基于一些观察值重点学习其中一个广义模型。我们还将讨论这些方法的集合体和无监督式学习的方法。学生将通过习题使用各种机器学习方法来获得动手实践经验。还会利用一个项目给学生提供机会使用在课堂上讨论的几个方法来解决现实世界的问题。
导师信息
Ziv Bar-Joseph
卡耐基梅隆大学计算机系终身教授
卡耐基梅隆计算机系FORE Systems实验室主席
论文总引用数超过12900次，H index个人学术影响力超清华AI全学院总和
人工智能和深度学习领域MIT同行评测全球前三的Overton Prize(计算生物学届终身大奖)得主
美国国家科学基金会(NSF)终生成就奖得主
RECOMB最佳学术研究论文奖得主
任职大学
卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）是一所位于美国宾夕法尼亚州匹兹堡的研究型私立大学。
在2018年泰晤士高等教育世界大学排行榜中，卡内基梅隆大学排名世界第20位，在同一机构的学科排名中，学校的计算机科学排名世界第六位，工程和技术排名第十二位，商学和经济学排名第十五位。
在USNews发布的排行榜中，学校排名全美第25位，其中计算机科学排名全美第一位。截止2018年10月，学校的教员和校友中共有20人获得诺贝尔奖，12人获得图灵奖，22人获评美国艺术与科学院院士，19人进入美国科学促进会，72人入选美国国家学院。
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