2016年，人工智能机器人AlphaGO击败了围棋世界冠军李世石，这场史无前例的“人机大战”将AI置于社会舆论的风口浪尖上。2022年，基于深度学习的大模型ChatGPT横空出世，令AI江湖再起波澜。
AI是什么？AI对人类有哪些作用？AI在未来社会中会扮演怎样的角色？要想弄清楚这些问题，就必须了解AI的主要的工作原理——机器学习。这门课程对机器学习这一领域既有全面细致的理论讲解，又有趣味生动的故事串联，还有妙趣横生的程序实践，带领同学们从数学、计算机科学和人文哲学等方面全面地理解AI。
课程中的知识点覆盖全面，尤其包含近年来这一领域的发展，深度学习、增强学习、生成对抗网络、RNN和LSTM、ALPHAGO程序解析等最新的研究内容登上了MOOC的课堂。我们也规划了十个左右的编程实验，并讲解流行的CAFFE、TENSORFLOW和PYTORCH等流行的深度学习框架，让大家在学习理论的同时亲身实践，体验AI的魅力。
与国外AndrewNg，Fei-FeiLi等课程相比，这门机器学习课程更适合国内学生的学习习惯。只要你有高数和线性代数基础，掌握一门编程语言，那么恭喜你！无论是什么学科背景，你都能学习这门课程，探索AI的奥秘。
通过这门课程的学习，我们有信心让你从AI的围观者变成AI的参与者和贡献者，欢迎同学们来到我们的MOOC，一起加油吧！
随着大数据和人工智能时代的到来，机器学习的算法和思想已经深入渗透到信息处理领域的方方面面。在未来的十年内，掌握基础的机器学习理论和方法，可能是每一位受过专业教育的工程技术人员的基本要求之一。本课程主要针对机器学习这个领域，重点介绍了机器学习中的核心算法和理论，使学生通过理论学习掌握机器学习中的经典理论，了解当前最新发展，并学会针对各自学科的具体问题设计算法。具体要求学生掌握支持向量机，人工神经网络、深度学习、强化学习、主成分分析、K-均值聚类和高斯混合模型。同时，课程规划了一系列编程训练，提高同学们应用机器学习解决实际问题的能力。
微积分、线性代数、一门高级编程语言
参考书：
（1）机器学习，周志华，清华大学出版社，2016
（2）统计学习方法，李航，清华大学出版社，2012
（3）DeepLearning,I.Goodfellow,Y.BengioandA.Courville,2016.
（4）深度学习入门：基于PYTHON的理论与实现，斋藤康毅，人民邮电出版社，2018.
（5）DiveintoDeepLearning,A.Zhang,Z.C.Kipton,M.LiandA.J.Smola,CambridgeUniversityExpress,2021.
(6)TransformersforMachineLearning:ADeepDive,U.Kamath,L.L.GrahamandW.Emara,CRCPress,2022
（6）PatternRecognitionandMachineLearning,ChristopherM.Bishop,2006.
（7）MachineLearning(机器学习),TomM.Mitchell,机械工业出版社，2003年.
线上课程：
(4)台湾大学李宏毅老师“机器学习”和“自然语言处理”
(5)我们的WEBCOURSE（2017年）
由高教社联手网易推出，让每一个有提升愿望的用户能够学到中国知名高校的课程，并获得认证。