Mata kuliah ini membahas konsep dan penerapan algoritma machine learning, meliputi dasar statistik, regresi (linear dan logistik), Decision Tree, Random Forest, SVM, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, serta unsupervised learning seperti K-Means dan PCA. Mahasiswa juga diperkenalkan pada neural networks, deep learning (CNN, RNN), serta melakukan review paper penelitian terkini. Melalui kuliah ini, mahasiswa diharapkan mampu memahami teori, mengimplementasikan model ML/DL, mengevaluasi performanya, dan menganalisis literatur ilmiah untuk mengidentifikasi tren riset di bidang machine learning.