数据分析与机器学习的应用、人工智能机器学习与数据挖掘的基础应用实训

    机器就是基于一些高度复杂度的算法技术，在一个非生命的亲眼目睹、机器或系统数据中构建人类行为。机器学习在生活中的许多应用中，例如根据机器人环境的经验提供学习更好的导航服务，机器人根据病人的健康状况记录你最直观的治疗方法，观察眼睛观察系统的有效程度，以及你听听你听听的历史以及如何更好地了解当地情况的理解内容。

    学习是计算机科学以及信号信息领域中重要的热点研究领域。随着互联网、物联网等的快速发展，机器学习在多个领域（数据协作、大数据分析、视频技术、音频技术、智能机器人技术））关键核心和职技术。基础分析和称谓的基础研究、当前工作学习机器以及学习机器等学习机器的学习思想和方法，让大家深入了解相关学习机器的学习要求方法、技术和算法，为开展相关的技术开发和基础领域。   

    对、数据分析、机器学习专业的高中生，本科生修读数学、计算机、信息科学等专业，以及未来希望在大数据分析、商业分析、计算机算法等领域从业的学生微积分、基础线性的学生数、以及计算机编程优先

    PradeepRavikumar

    卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系终身教授

    1)卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系招聘委员会主席

    2）卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习组基金会负责人

    3)《机器学习》杂志的编辑委员会核心成员

    4)第十五届人工智能和数据统计国际会议项目主席

    5)曾获得美国科学国家基金会（NSF）颁发的事业奖

    6)发表期刊期刊论文145篇，论文引用次数13189，i10索引97

    PradeepRavikumar-人工智能、机器学习与数据驱动的基础应用实训-课程纲要