卡耐基梅隆大学第五年机器学习硕士辅导课程
来源：考而思在线
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机器学习的第五年硕士课程允许卡内基梅隆大学本科生参加一些必修的ML课程作为，再获得一年的硕士学位。
卡耐基梅隆大学第五年机器学习硕士辅导科目
| 序号 | 课程介绍 | Curriculum |
|---|---|---|
| 1 | 机器学习简介 | Introduction to Machine Learning |
| 2 | 先进的机器学习：理论与方法 | Advanced Machine Learning: Theory and Methods |
| 3 | 数据分析 | Data Analysis |
| 4 | 概率论与数理统计 | Probability & Mathematical Statistics |
| 5 | 中级统计 | Intermediate Statistics |
| 6 | 深度强化学习 | Deep Reinforcement Learning |
| 7 | 概率图模型 | Probabilistic Graphical Models |
| 8 | 凸优化 | Convex Optimization |
| 9 | 算法 | Algorithms |
| 10 | 研究生人工智能 | Graduate Artificial Intelligence |
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