本课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘和统计模式识别。相关主题包括：(i) 监督式学习（参数和非参数算法、支持向量机、核函数和神经网络）。(ii) 无监督学习（集群、降维、推荐系统和深度学习）。(iii) 机器学习实例（偏见/方差理论；机器学习和AI领域的创新）。课程将引用很多案例和应用，您还需要学习如何在不同领域应用学习算法，例如智能机器人（感知和控制）、文本理解（网络搜索和垃圾邮件过滤）、计算机视觉、医学信息学、音频、数据库挖掘等领域。