卡内基梅隆大学机器学习硕士学什么课程?考而思教育根据多年留学生辅导经验为大家整理卡内基梅隆大学课程安排希望对对您有所帮助。

| 序号 | 课程介绍 | Curriculum |
| 1 | 机器学习简介 | Introduction to Machine Learning |
| 2 | 先进的机器学习:理论与方法 | Advanced Machine Learning: Theory and Methods |
| 3 | 数据分析 | Data Analysis |
| 4 | 概率论与数理统计 | Probability & Mathematical Statistics |
| 5 | 中级统计 | Intermediate Statistics |
| 6 | 深度强化学习 | Deep Reinforcement Learning |
| 7 | 概率图模型 | Probabilistic Graphical Models |
| 8 | 凸优化 | Convex Optimization |
| 9 | 算法 | Algorithms |
| 10 | 研究生人工智能 | Graduate Artificial Intelligence |
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