麻省理工学院（MIT）的人工智能公开课第1讲是关于“机器学习”的。这门课程的目标是让学生们了解机器学习的基本概念、原理和应用，以及如何设计和实现一个机器学习系统。
在第一讲中，学生们将学习以下内容：
1. 机器学习的定义和历史
2. 监督学习和非监督学习的区别
3. 线性回归、决策树、支持向量机等基本算法的原理和优缺点
4. 特征工程的重要性和方法
5. 模型评估和选择的标准
6. 深度学习的基本原理和应用场景
7. 强化学习的基本概念和策略
8. 机器学习在不同领域的应用案例
在这门课程中，学生们将通过实际案例来理解机器学习的概念和原理。例如，他们可能会学习如何使用机器学习技术来预测股票价格、识别图像中的物体、生成语音合成等。此外，学生们还将学习如何设计一个机器学习系统，包括数据预处理、模型选择、训练和测试等步骤。
总之，麻省理工人工智能公开课第1讲旨在帮助学生们建立对机器学习的基本理解和实践经验，为后续的学习打下坚实的基础。
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