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城大官方课程目录4,422 门课程
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Bayesian Analysis
贝叶斯分析
该课程旨在向学生提供巴耶斯统计理论和方法的严格知识，发展学生解释和交流结果的能力，以及培训学生应用R或Matlab等软件包来适应巴耶斯模型并进行巴耶斯分析。
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Foundation of Reinforcement Learning
强化学习基础
这个高级选修课程引入了现代强化学习的基本要素和数学基础：最佳控制理论，包括动态编程和数字技术。
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Projects in Data Science (research)
数据科学项目(研究)
该课程使学生能够通过编写项目报告和进行专题介绍，将方案获得的知识和方法应用于研究课题。
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Fundamentals of Machine Learning II
机器学习的基本要素 II
这一选修课程为拥有机器学习基础的学生提供了对高级机器学习和数据科学深层学习技术的密集研究。
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Stochastic Processes and Applications
Stochastic 进程和应用
这个课程是对概率模型和分解过程(没有量度理论)的介绍，其焦点仅限于离散时间离散状态的马可夫链以及网络科学和数据科学的应用。
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