课程级别：大学本科
学院：工程，建筑与信息技术
学校：信息技术与电子工程
单位： 2
持续时间：一学期
班级联系
不相容
COGS4021或COMP3700或COMP7703或ELEC4700或ELEC7701
先决条件
CSSE1001和MATH1051和(STAT1201或STAT2203或STAT2202或STAT2003)
推荐的先决条件
COMP3702
评估方法
笔试，作业
课程协调员
马库斯·加拉格尔教授(marcusg@itee.uq.edu.au)
出国留学
该课程已为出国留学和交流学生预先批准。
机器学习是人工智能的一个分支，与自适应算法的开发和应用有关，自适应算法使用示例数据或先前的经验来解决给定的问题。主题包括：学习问题(例如回归，分类，无监督，增强)和理论，神经网络，统计和概率模型，聚类，集合，实现问题，应用(例如生物信息学，认知科学，预测，机器人技术，信号和图像处理) 。
学员评论：
这门课真的很有趣。尽管开始时有很多统计数据，但实际中的编程练习可让您真正了解各种不同的机器学习方法。我发现评估虽然不太耗时，但仍然充满挑战。在此之前，我做了暑期课程CSSE3080，它涵盖了该课程的一些内容，因此前几周非常容易。马库斯的评估是平易近人且非常合理的。作业大部分可以在实践中完成。我发现阅读作业确实很有趣，而且相当容易。考试颇具挑战性，但与往年相似。本课程的主要学习对象是CSSE1001，CSSE2010，CSSE3080。只要您对MATLAB和线性代数感到满意，尽管您并不需要那么多的编程经验。很棒的课程，绝对推荐!
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