UCL-Comp0245机器人技术的机器学习课程旨在探讨机器学习在机器人技术领域的应用。机器学习作为一种预测和回归数据的工具，已经成为机器人技术的重要组成部分，并广泛应用于对象识别、低级控制等领域。本课程将涵盖回归、分类、密度估计、降维以及计算复杂积分等概念，以及其在现实世界数据问题中的应用。
该课程旨在：
1. 提供学生对机器学习在机器人技术和控制中的基本理解。
2. 培养学生使用机器学习解决数据模型问题的基本知识和技能。
3. 探讨机器学习应用于机器人技术时所涉及的道德和社会问题，并提出解决方案。
完成该课程后，学生将能够：
1. 开发系统方法来使用机器学习分析数据。
2. 评估不同机器学习方法建模数据的质量和适用性。
3. 使用数据解释检查机器学习算法的属性。
4. 构建基于编程范式的程序，有效扩展并提供机器学习结果。
5. 分析机器学习在机器人技术中的道德和社会含义，并提出解决方案。
该课程涵盖以下主题：
线性回归。
逻辑回归和分类。
原理分析。
聚类。
深度学习简介。
前馈神经网络和反向传播。
简单卷积神经网络。
为了有资格选择该课程作为选修课，学生必须在计划和年度的学习年度中注册。
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