本课程是关于机器学习的第二或第三门大学水平的课程,该领域的重点是将自动数据分析用于模式识别和预测等任务。该课程旨在作为CPSC 340(或5.32亿)课程的延续,并将要求学生具备扎实的数学和计算机科学背景。主题将(大致)包括深度学习、生成模型、潜在变量模型、马尔可夫模型、概率图模型和贝叶斯方法。
https://www.cs.ubc.ca/~schmidtm/Courses/440-W21/