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纽约大学机器学习课程,深度探究人工智能的未来

时间:2024-12-26

分类:AI

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1.《机器学习根底》(FoundationsofMachineLearning)课程编号:CSCIGA.2566001授课教师:Mehr...

1. 《机器学习根底》(Foundations of Machine Learning) 课程编号:CSCIGA.2566001 授课教师:Mehryar Mohri 课程描绘:这门课程介绍机器学习的根本概念和办法,包含对现代算法的描绘和剖析、理论根底及其运用。课程内容包含概率东西、PAC模型、Rademacher复杂度、支撑向量机(SVMs)、核办法、在线学习、决策树、密度估计、逻辑回归、回归问题和算法、排名问题、学习语言和自动机、强化学习等。 上课时刻:每周三11:10AM1:00PM,每周二5:10PM7:00PM(Zoom授课)。 教材:《Foundations of Machine Learning》第二版,由Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh和Ameet Talwalkar编写。

2. 《机器学习入门》(Introduction to Machine Learning) 课程编号:CSUY 4563 课程描绘:这门课程经过实践办法介绍机器学习和计算模式识别的根本算法,包含线性回归、分类、模型挑选、支撑向量机、神经网络、降维和聚类。课程包含运用当时软件东西在实在和合成数据上的计算机操练,运用示例包含音频和图画处理、文本分类等。 先修课程:需求具有计算机编程才能,详细先修课程包含线性代数、概率论和算法剖析。

3. 《机器学习》(Machine Learning) 课程描绘:这门课程包含了视频和图画识别技术、家庭互动语音操控、自动驾驶轿车、实时监控和交通操控、前沿确诊医疗技术等日常日子中的技术。课程内容十分有用,合适对机器学习感兴趣的学生。

4. 《机器学习》(本科课程) 授课教师:Kyunghyun Cho 课程描绘:这门课程首要面向本科生,要点介绍机器学习中的中心算法和理论,使学生经过理论学习把握机器学习中的经典理论,了解当时最新开展,并学会针对各自学科的详细问题规划算法。

5. 《机器学习》(研究生课程) 课程描绘:这门30节的研究生课程包含了机器学习和计算建模方面的各种主题,旨在协助具有强壮数学布景的人更简单取得有价值的机器学习技术。

纽约大学的机器学习课程设置全面,从入门到高档课程都有掩盖,合适不同布景和需求的学生。假如你有更多详细问题或需求更多详细信息,可以拜访相关课程网站或直接联络课程教师。

纽约大学机器学习课程:深度探究人工智能的未来

一、课程概述

纽约大学的机器学习课程旨在为学生供给全面、深化的机器学习常识系统。课程内容包含了机器学习的理论根底、算法完成、运用实践等多个方面,旨在培育学生的立异思想和处理实际问题的才能。

二、课程特征

1. 跨学科交融:纽约大学的机器学习课程着重跨学科交融,不只触及计算机科学、数学、计算学等根底学科,还结合了心理学、生物学等范畴的常识,为学生供给多元化的学习视角。

2. 实践导向:课程重视理论与实践相结合,经过很多的试验、项目实践,让学生在实际操作中把握机器学习技术,进步处理实际问题的才能。

3. 世界化视界:纽约大学作为全球顶尖学府,其机器学习课程招引了来自世界各地的优秀学生。课程内容紧跟世界前沿,让学生在沟通中拓展视界,进步世界竞争力。

三、课程内容

1. 机器学习根底:介绍机器学习的根本概念、原理和办法,包含监督学习、无监督学习、强化学习等。

2. 算法与模型:解说常见的机器学习算法,如线性回归、逻辑回归、支撑向量机、决策树、随机森林等,并深化讨论这些算法的原理和完成办法。

3. 特征工程与数据预处理:介绍怎么从原始数据中提取有用特征,以及怎么对数据进行预处理,以进步模型的功能。

4. 深度学习:解说深度学习的根本原理、常用网络结构,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等,并讨论其在计算机视觉、自然语言处理等范畴的运用。

5. 优化与评价:介绍机器学习模型的优化办法和评价目标,如穿插验证、网格查找等,协助学生进步模型功能。

四、课程对学生工作开展的影响

1. 进步专业技术:经过学习纽约大学的机器学习课程,学生可以把握机器学习范畴的中心常识和技术,为未来的工作开展奠定坚实根底。

3. 拓展工作路途:机器学习技术在各个范畴都有广泛运用,如金融、医疗、教育等。经过学习纽约大学的机器学习课程,学生可以拓展工作路途,挑选更多合适自己的开展方向。

纽约大学的机器学习课程以其全面、深化的教学内容,为学生供给了学习人工智能范畴的优质渠道。经过学习这门课程,学生不只可以把握机器学习的根本常识和技术,还能进步本身竞争力,为未来的工作开展奠定坚实根底。

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