课程简介

近年来，机器学习的广泛应用与大数据时代的到来极大的推动了数据科学的发展。通过本课程，您可以学习到有关数据科学与机器学习的基本概念、模型与方法，包括有监督学习（回归、分类）、无监督学习、卷积神经网络、生成对抗网络、对比学习等。

面向对象

高等院校在校学生、数据分析师、数据处理工程技术人员、刚接触机器学习的学术界人士，以及希望学习机器学习与数据科学基础的人士。

授课语言

普通话或英文授课，英文课程资料。

授课地点

香港科技大学持续进修学院（深圳福田区市花路5号长富金茂大厦37楼）

授课教师

王文佳，香港科技大学（广州）信息枢纽，数据科学与分析学域的助理教授。毕业于佐治亚理工学院工业与系统工程系，获博士学位。王文佳的研究方向包括计算机实验与不确定性量化、机器学习、非参数统计与统计学习在工业工程中的应用。他在国际顶级期刊上如Journal of the American Statistical Association, Journal of Machine Learning Research等发表论文多篇，并积极与工业界合作进行科学研究。