多伦多大学
信息学院
兼职讲师
2026年冬季学期（1月 - 4月）
INF2179H - 机器学习及其在 Python 中的应用
课程描述：机器学习最近已成为人工智能研究的主导领域，并构成了应用于工业基础人工智能职位的主要工具。商业分析师、数据科学家和人工智能工程师需要在不同层次上了解机器学习。本课程将对最先进的机器学习方法提供广泛的高层次概述。我们将重点关注将这些技术应用于真实世界数据，使用 Python 中可用的最先进工具。这些技术将包括：线性回归、分类的基本技术、先进的回归和分类方法，以及无监督学习。
INF2179H - 机器学习及其在 Python 中的应用
预计课程注册人数：35
预计助教支持：预计没有。预计在注册人数为36或更大时提供75小时的支持。助教小时的分配（如有）将基于注册人数。
课程安排：待定。您需要位于适用大学场所的地理附近，以便在开始日期起参加并履行您在大学场所的职责。
任职的兼职日期：2026年1月1日 - 2026年4月30日
薪资：
兼职讲师 I：$10,300
兼职讲师 I 长期：$10,764
兼职讲师 II：$11,021
兼职讲师 II 长期：$11,227
兼职讲师 III：$11,279
兼职讲师 III 长期：$11,485
请注意，如果集体协议中规定的费率与本公告中所述的费率有所不同，则以集体协议中规定的费率为准。
资格：候选人最好拥有与本课程相关的已完成或即将完成的博士学位，或拥有硕士学位加上与本课程相关的丰富专业经验。优先考虑具有教学经验的候选人。
简要职责描述：准备课程材料；讲授课程内容（例如，研讨会、讲座和实验）；开发和管理课程作业、测试和考试；评分；定期办公时间。
申请截止日期：2025年6月3日
申请流程：申请者必须提交一份简历和一份完整的 CUPE 3902 单位 3 申请表，合并为一个 pdf 文件，发送至：
Melissa Szopa，行政协调员，学术
信息学院，140 St. George Street
多伦多大学
sessional.ischool@utoronto.ca
该职位的发布符合 CUPE 3902 单位 3 集体协议的规定。根据第14:12条款，优先考虑符合条件的个人，晋升为兼职讲师 II 和兼职讲师 III。 
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