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Kou sa a kouvri yon varyete paradigms aprantisaj, algoritm, rezilta teyorik ak aplikasyon. Li itilize konsèp fondamantal nan entèlijans atifisyèl, teyori enfòmasyon, estatistik, ak teyori kontwòl sof si yo gen rapò ak aprantisaj machin. Sijè yo enkli: aprantisaj sipèvize (aprantisaj jeneratif / diskriminatwa, aprantisaj parametric / non-parametric, rezo neral, machin vektè sipò, pye desizyon, aprantisaj ak optimize Bayesian); aprantisaj san sipèvizyon (clustering, rediksyon dimansyon, metòd du); teyori aprantisaj (patipri / divèjans komès; teyori VC; gwo marges); aprantisaj ranfòsman ak kontwòl adaptasyon. Lòt sijè yo enkli HMM (Hidden Markov ki gen konpòtman egzanplè), Computational evolisyonè, Aprantisaj fon (ak nè nè) ak algoritm konsepsyon ki gen pèfòmans yo ka egzamine règleman pou pwoblèm aprantisaj machin fondamantal.
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Dieser Kurs behandelt eine Vielzahl von Lernparadigmen, Algorithmen, theoretischen Ergebnissen und Anwendungen. Es verwendet grundlegende Konzepte aus künstlicher Intelligenz, Informationstheorie, Statistik und Steuerungstheorie, sofern diese für das maschinelle Lernen relevant sind. Zu den Themen gehören: Beaufsichtigtes Lernen (generatives / diskriminatives Lernen, parametrisches / nichtparametrisches Lernen, neuronale Netze, Support-Vektor-Maschinen, Entscheidungsbaum, Bayesianisches Lernen und Optimierung); unüberwachtes Lernen (Clustering, Dimensionsreduktion, Kernmethoden); Lerntheorie (Bias / Varianz-Tradeoffs; VC-Theorie; große Margen); Verstärkungslernen und adaptive Kontrolle. Weitere Themen sind HMM (Hidden Markov Model), Evolutionary Computing, Deep Learning (mit neuronalen Netzen) und Entwurf von Algorithmen, deren Leistung für grundlegende Probleme des maschinellen Lernens genau analysiert werden kann.