你可能已經修過和計算機程式相關的課程，能夠設計程式讓電腦處理一些簡單的問題，但你有沒有想過，那些能處理非常複雜問題的程式，究竟是如何設計出來的呢？

例如：Gmail 如何知道一封郵件是否為垃圾郵件？Facebook 如何知道一張相片是否包含人臉？ Siri如何聽懂並回答使用者的問題？人類製作出來的Alpha Go為什麼可以比職業棋士還強呢？

事實上，這些程式中的演算法並非由人類直接設計，而是由人類寫出演算法，讓機器能根據資料來學習，讓機器自動由大量的資料、過去的經驗，找出可以處理這些問題的方法。

舉例來說，如果我們想讓機器偵測一封郵件是否為垃圾郵件，我們可以讓機器「看過」大量的郵件，並「告知」機器哪些是垃圾郵件、哪些不是，機器就可以利用這些資訊，自動建構出偵測垃圾郵件的模型，當收到新的郵件時，機器便根據所學的模型，去偵測它是否為垃圾郵件。如何設計出讓機器自動學習的演算法，就是「機器學習」這個領域在探討的問題。

本課程由李宏毅教授、林宗男教授、與吳沛遠教授共同合授。本學期由吳沛遠教授主授，負責授課與作業規劃。