人工智能基础：机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。主要是从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法，有着十分广泛的应用，如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用等多方面，他是人工智能研究的重要基础。 人工智能基础：机器学习作为数据科学与大数据技术的本科专业的专业核心课程，是一门专业必修课。本课程要使学生理解距离度量、模型评价、过拟合、最优化等机器学习基础知识；理解聚类、回归、分类、标注相关算法及应用方法；理解概率类模型并掌握它们的应用方法；掌握特征工程、降维与超参数调优等机器学习工程应用方法。