Как и какво всъщност учат машините? Защо трябва да учат? Колко умни могат да бъдат? Къде прилагат знанията, които получават? Отговори на тези въпроси дава курсът по машинно учене, който разглежда основните понятия и същността на процесите за обучение. Теоретичният материал включва типове проблеми, решаеми с регресия, класификация и клъстеризация. Прави се детайлен анализ на основни алгоритми като линейна регресия, логистична регресия, дървета на решения, поддържащи вектори, еволюционни алгоритми, невронни мрежи и др. Практическото обучение включва имплементация на Java на избрани алгоритми.