机器学习领域涉及广泛的学科，这些学科通过开发和执行生命系统、人体和人工框架(如机器人)来利用信息发现模式。简而言之，机器学习是研究计算机如何从信息和经验中吸收复杂的思想，并研究和解决支持上述困难的基础研究问题。

计算机科学中机器学习的一些研究课题主要包括：

通过开发过程学习概念结构。

控制机器人的学习策略。

在图形表示的数据池中寻找模式。

用自然语言检索或提取信息。

为了帮助您更好地理解机器学习下提供的课程，让我们来看看不同大学提供的课程：

机器学习-人工智能课程。

本次由哥伦比亚大学策划的微硕士课程，将为您提供AI及其子领域(如ML、神经网络)的透彻、高级、精通、研究生水平的初级班，这只是冰山一角。

现在总共有4门课程，可以为AI的核心价值观打下坚实的基础，将这些知识应用到真正的挑战和应用中。此外，你会发现如何规划神经系统，并利用它们来处理相关问题。在课程结束时，你将有足够的实用信息来改善你的投资组合并申请一份工作描述。

机器学习-从数据到决策过程。

通过参加机器学习-从数据到决策课程，您将能够获得关于机器学习中使用的设备和工具的实用和实时知识。虽然测量的基础知识很有用，但是没有数学或计算科学的基础知识。

这不是一门编码课程，而是机器学习工具和技术在各种情况下帮助做出更好决策的各种方式的序言。

机器学习和人工智能研究生文凭。

本课程面向具备AI和机器学习基础知识，需要将技能提升到更高水平的人群。他们现在可以参加研究生文凭课程。该计划由哥伦比亚大学提供，旨在帮助人们学习和理解AI和ML的核心概念。

该计划由三个模块组成，包括应用机器学习、应用人工智能和Capstone项目。在计划期间，您将有机会联系课程讲师，以解决和了解与课程相关的复杂问题。

这些是美国名校提供的一些机器学习课程。与其他课程不同，大多数机器学习课程主要侧重于提供关于机器学习算法、它们如何在数学中工作以及如何用编程语言实现它们的知识。

人工智能是一个新领域，需要强化训练。因此，机器学习课程通常涉及计算机科学、认知心理学和工程学的基础知识。

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