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1. 課程介紹
2. 機器學習 （Machine Learning, ML)
2.1 概念：多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行爲，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。
2.2 學科定位：人工智能(Artificial Intelligence, AI）的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
2.3 定義：探究和開發一系列算法來如何使計算機不需要通過外部明顯的指示，而可以自己通過數據來學習，建模，並且利用建好的模型和新的輸入來進行預測的學科。
Arthur Samuel (1959): 一門不需要通過外部程序指示而讓計算機有能力自我學習的學科
Langley（1996) ： “機器學習是一門人工智能的科學，該領域的主要研究對象是人工智能，特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能”
Tom Michell (1997): “機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機算法的研究”
2.4： 學習：針對經驗E (experience) 和一系列的任務 T (tasks) 和一定表現的衡量 P，如果隨之經驗E的積累，針對定義好的任務T可以提高表現P，就說計算機具有學習能力
例子： 下棋，語音識別，自動駕駛汽車等
3. 機器學習的應用：
語音識別
自動駕駛
語言翻譯
計算機視覺
推薦系統
無人機
識別垃圾郵件
4. Demo：
人臉識別
無人駕駛汽車
電商推薦系統
5. 置業市場需求：LinkedIn所有職業技能需求量第一：機器學習，數據挖掘和統計分析人才