Bu dersin amacı, öğrencilerin makine öğrenmesini yalnızca bir tahmin problemi olarak değil, belirsizlik altında çıkarım ve karar verme problemi olarak ele alabilmelerini sağlamaktır. Ders kapsamında olasılık ve istatistiğin temel kavramlarından başlanarak olabilirlik, Bayesçi çıkarım, olasılıksal regresyon ve sınıflandırma modelleri, çok değişkenli olasılık yapıları, model belirsizliği ve tahmine dayalı karar verme konuları ele alınacaktır.

Ders yoğun matematiksel türetmelerden ziyade kavramların sezgisel olarak anlaşılmasına, modellerin altında yatan olasılıksal düşüncenin kavranmasına ve sonuçların doğru yorumlanmasına odaklanır. Öğrencilerin dönem sonunda yalnızca bir modeli çalıştırmaları değil; modelin hangi varsayımlar altında çalıştığını, tahminindeki belirsizliğin ne anlama geldiğini ve elde edilen olasılıkların karar vermede nasıl kullanılabileceğini açıklayabilmeleri beklenir.

Makine öğrenimi modelleri ve algoritmalarının olasılık temelli temelleri, makine öğrenimi alanında temel olasılık teorisi, istatistiksel yöntemlerin ve derin öğrenme teknikleri kullanımı.