专业特点：引领AI核心动力

机器学习（ML）作为美国科技领域的一颗璀璨明珠，其并非仅仅是人工智能（AI）的一个分支，而是引领AI发展的核心动力。AI的研究历程经历了从逻辑推理到知识积累，再到自主学习的重大转变。在这一历程中，机器学习无疑扮演着至关重要的角色，它通过自我学习和适应来解决AI领域的各类问题。近三十年来，机器学习已经迅速崛起，成为一门融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析和计算复杂性理论等多学科知识的交叉学科，其影响力早已超出了学术界，渗透到科技、经济乃至社会生活的方方面面。

二、课程含金量：技术型很强

参考计算机第一高校卡内基梅陇大学，美国机器学习涉及到这些核心课程，涵盖六门核心课程:

10-701机器学习导论或10-715机器学习高级导论

10-617中级深度学习或10-703深度强化学习或10-707高级深度学习、概率图形模型或者10-718实践中的机器学习

10-725凸优化

36-700概率与数理统计或36-705中间统计

注意:核心课程必须从单独的线路。例如，学生可能不会同时使用10-703深度强化学习和10-707深度学习主题来满足他们的核心要求。

不同高校可能存在差异，但是核心课程差不多！

岗位需求量：高需且高薪

根据linkedin美国专业招聘岗位，最新发布7.7万+岗位，都是关于机器学习岗位的招聘，其中新增2516个岗位，可见行业对该岗位的渴求度！

据悉，机器学习之后可以从事这些岗位，包括：Junior Machine Learning Engineer、数据分析师、AI/ML数据科学工程师、数据科学家等职位！

薪资方面，在美国，机器学习工程师的平均工资是每年159045美元或每小时76.46美元。入门级职位的起薪为每年128,407美元，而最有经验的员工的年薪可达205,000美元。