机构名称：
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关于：您将在机器学习的基础上获得扎实的基础，包括关键概念，模型，算法和实用应用，以开发培训和评估机器学习模型所需的技能，以实现不同的现实世界任务。•关键概念：机器学习的数学背景，统计学习理论，机器学习方法，包括监督和无监督的建模和深度学习。•技能建设 - 活性：为了加深您的理解，您将在课堂上搬运，并通过自节奏学习来探索其他材料。ETH教师的持续反馈将指导和支持您在整个学习过程中。•评估：您将进行两个应用机器学习技术来应对金融和保险的实际挑战的项目。在每个项目中，您将阐明理论基础，演示其对现实情况的应用，并开发代码以实施解决方案。
金融和保险中的机器学习中的CAS
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