机器学习领域涉及广泛的学科，它们利用信息以生活系统，人体和诸如机器人之类的人工框架的开发和执行方式来发现模式。简而言之，机器学习是对计算机如何从信息和经验中吸收复杂思想并研究解决支持上述困难的基本研究问题的研究。
计算机科学中的一些机器学习研究主题主要包括：
通过发展过程学习概念结构
控制机器人的学习策略
在以图形形式表示的数据池中查找模式
以自然语言检索或提取信息
为了让您更好地理解机器学习下提供的课程，让我们看一下不同大学提供的课程：
机器学习-人工智能课程
哥伦比亚大学计划的这个微型硕士课程将为您提供AI及其子领域(如ML，神经网络)的透彻，先进，精通和研究生水平的初级班，这仅仅是冰山一角。
现在总共有4门课程，您可以为AI的核心价值奠定坚实的基础，并将这些知识用于真正的挑战和应用。除此之外，您还将弄清楚如何计划神经系统并使用它们来处理相关问题。在该计划结束时，您将拥有足够的实用信息，可以改善您的投资组合并申请职位描述。
机器学习-从数据到决策课程
通过参加机器学习-从数据到决策课程，您将能够获得有关机器学习中使用的设备和工具的实用和实时知识。尽管测量的基本知识很有用，但没有数学或计算科学方面的基本知识。
这不是一门编码课程，而是机器学习工具和技术可以在多种情况下帮助做出更好决策的多种方式的序言。
机器学习和人工智能研究生文凭
本课程面向具有AI和机器学习基础知识并且需要将其技能提升到更高水平的人，现在就可以参加此研究生文凭课程。该计划由哥伦比亚大学提供，旨在帮助人们学习和理解AI和ML的核心概念。
该程序包含三个模块，其中包括应用机器学习，应用人工智能和Capstone项目。在计划期间，您将有机会与课程讲师联系，以解决和理解与课程相关的复杂查询。
这些是美国知名学校提供的一些机器学习课程。与其他课程不同，大多数机器学习课程主要专注于提供有关机器学习算法的知识，它们在数学上的工作方式以及如何以编程语言实现它们。
人工智能是一个新兴领域，需要强化培训。因此，机器学习课程通常涉及计算机科学，认知心理学和工程学的基础知识。