机器学习学院
机器学习部由多个学术部门的教师和学生组成的多学科团队组成。机器学习致力于促进对自动化学习的科学理解，并基于这种理解开发下一代数据分析和决策工具。
今天对机器学习专业知识的需求远远超过了供应，这种不平衡在未来十年将变得更加严重。
学生可以攻读四个博士课程、硕士课程和副修、专修或主修本科生课程中的一个。学生也可以在机器学习部门上课，而不必参与其学术项目。如有疑问，请联系我们.
我们不提供任何在线或兼职学位，我们所有的课程都是匹兹堡校区的全职课程。
博士课程
MS程序
机器学习硕士学位非常适合考虑从事工业职业或准备攻读博士学位的学生。无论使用何种应用程序，课程和课程要求都是相同的。
主要申请向那些目前没有在CMU获得学位或在CMU工作的人开放，也向那些更喜欢第五年和中等MS的CMU成员开放。
主要应用程序面向那些目前没有从CMU获得学位或在CMU工作的人，以及那些更喜欢它的CMU成员，而不是第五年和第二年的MS。与此列表中的其他链接不同，机器学习-应用研究的MS是一个专门学位，适用于规划行业职业生涯的学生。
目前的CMU本科生可能有资格提前申请，并在第五年获得硕士学位。
ML中的二级MS已停用
本科生课程
机器学习辅修
机器学习和统计方法越来越多地应用于许多应用领域，包括自然语言处理、语音、视觉、机器人和计算生物学。机器学习辅修课程允许本科生学习机器学习的核心原则。
课程根据学生在CMU开始本科课程的时间而有所不同：
2018年及之前的课程
2019年及以后的课程
计算机科学学院的学生可以在其专业中增加机器学习集中度，以加强其计算机科学教育。
该联合专业由迪特里希人文社会科学学院管理，培养统计机器学习的关键思想和技能，即创建和研究算法，使系统能够根据经验自动学习和改进。它非常适合于对统计计算、数据科学或“大数据”问题感兴趣的学生，包括那些计划攻读相关博士学位或在科技行业工作的学生。
自人工智能领域创建以来，卡内基·梅隆大学在人工智能教育和创新领域一直处于世界领先地位。那么，很自然，计算机科学学院将提供全国第一个人工智能学士学位，这是我们在2018年秋季推出的。卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）人工智能学士学位，将机器学习和自然语言处理等学科结合在一起，BSAI项目的教学包括来自该校计算机科学系, 人机交互研究所, 软件研究所, 语言技术学院, 机器学习部和机器人学院.
比较ML入门课程
教学助理
申请成为机器学习部门的教学助理或课程助理。欢迎研究生和本科生申请。
技能验证
