卡内基梅隆大学机器学习系成立于2006年春，其博士和硕士课程是世界上首批提供机器学习专业培训的学位课程之一。该系提供机器学习的博士课程，以及统计学和机器学习、机器学习和公共政策、神经计算和机器学习的联合博士课程。我们还提供机器学习的本科辅修课程和机器学习的初、中级硕士课程。
该部门在CS Rankings、Towards AI、U.S. News、Analytics India Magazine等多个排名中，均排位第1。
机器学习硕士项目共需修满6门核心课程、3门选修课程和1门实习课程。其中：
● 6门核心课程：机器学习入门或机器学习高级入门、中级深度学习或深度强化学习或高级深度学习、概率图形模型、实践中的机器学习、凸优化、概率和数学统计或中级统计。具体课程会根据具体项目程度进行搭配。
● 3门选修课程可以从下列课程中任选：大数据集机器学习、高级机器学习、自然语言处理算法、多模态机器学习、毕业生人工智能、电脑视觉、高等统计理论……需要注意的是，多个机器学习专题课程可以作为选修课；每个学生不限于一个专题课程。
● 1门实习课程：硕士项目还要求学生完成1个学期的全日制学习，一般在暑期进行。
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