机器学习（通常简称ML）是当前备受关注的技术领域，它经历了从理论概念到广泛应用的漫长发展过程。许多杰出的学者为推动这一领域的发展做出了巨大贡献。一般认为，机器学习系统和算法的主要任务是通过分析数据中的潜在模式来做出预测，这是人工智能的一个重要分支。

由清华大学人工智能研究院编写的《人工智能之机器学习》一书，从八个维度进行了全面的梳理，内容包括：

1. 概述

   • 机器学习的概念
   • 机器学习的发展历程

2. 技术详解

   • 机器学习算法分类
   • 经典算法介绍
   • 生成对抗网络及其应用
   • 自动机器学习
   • 可解释性机器学习
   • 在线学习
   • BERT
   • 卷积与图卷积
   • 隐私保护

3. 深度学习

   • 卷积神经网络
   • AutoEncoder
   • 循环神经网络（RNN）
   • 网络表示学习与图神经网络（GNN）
   • 强化学习
   • 生成对抗网络
   • 老虎机问题
   • 图神经网络
   • 深度学习最新进展

4. 论文解读

5. 人才

   • 学者概况
   • 代表性学者介绍
   • NeurIPS十年高引学者

6. 应用案例

7. 发展趋势

8. 资源

   • 开源代码
   • 预训练模型
   • 相关课程
   • 数据集
   • 机器学习知识体系

这本书旨在为读者提供一个全面且系统的机器学习框架，涵盖从基础理论到前沿研究的各个层面。