本課程介紹機器學習是人工智能的壹個分支，涉及自適應算法的開發和應用，這些算法使用示例數據或以前的經驗來解決給定問題。
主題包括：學習問題（例如回歸，分類，無監督，強化）和理論，神經網絡，統計和概率模型，聚類，集合，實施問題，應用（例如生物信息學，認知科學，預測，機器人，信號和圖像處理）。
課程學術點數：2
每周課時：2小時Lecture，3小時Contact
前置課程：CSSE1001 and MATH1051 and (STAT1201 or STAT2203 or STAT2202 or STAT2003)
作業形式：1個每周的作業，1個考試，(COMP7703有壹個額外考試)
作業信息：（取自2019年第壹學期）
有1個每周的作業：壹***占比總成績的?55% （COMP7703為?50%）每周的作業占比相同分數，每周到期（學期期間提交10-12份）作業是機器學習理論，模型，算法，實施和實驗分析中的問題解決練習的簡短集合，基於講座和課程相應周的實踐內容。 該任務將在學生Contact之外的時間內完成。
壹個期末考試，占比總成績?45%?(COMP7703為?40%)。持續時間：120分鐘。格式：多項選擇，解決問題
COMP7703額外考試：Take Home考試，占比總成績?10%，學生將會有壹個簡短的測驗，題目取材於本課程所涵蓋的材料。學生可以在課外參加考試，而不是在課堂上進行期中考試。測試的發放將預先發出警告（例如：壹周或更少）。有些問題可能需要編程或使用計算機。