Ideas take
shape.
Course notes,
connected.
按课程整理的计算机学习资料，覆盖机器学习、语言模型、智能体与系统。沿着讲义目录阅读，也可以按主题和课程编号查找相关内容。
- Language Models
- Foundations
- Agents
- Generative Models
- Alignment
- Systems
- Stanford CS234
Reinforcement Learning
从决策过程与价值函数出发，理解强化学习中的策略学习与探索。
FoundationsAgents16 篇讲义 已收录 - Stanford CS336
Language Modeling from Scratch
沿着语言模型的构建流程，学习数据、模型、训练与系统的相互联系。
Language ModelsSystems18 篇讲义 已收录 - MIT MIT6.S184
Generative AI with Stochastic Differential Equations
用概率路径、向量场与微分方程统一理解流匹配和扩散模型。
Generative Models11 篇讲义 已收录 - Stanford CME295
Transformers and Large Language Models
从 Transformer 的基础机制出发，逐步理解大语言模型的训练与应用。
Language ModelsFoundations35 篇讲义 已收录 - Stanford CS224N
Natural Language Processing with Deep Learning
学习深度学习处理语言的基本方法，并连接到现代预训练语言模型。
Language ModelsFoundations20 篇讲义 已收录 - Stanford CS224V
Agentic AI
围绕语言模型智能体，学习工具使用、规划与任务执行的基本思路。
AgentsLanguage Models15 篇讲义 已收录 - Stanford CS229
Machine Learning
以紧凑的复习结构梳理机器学习的核心模型、目标与推导。
Foundations6 篇讲义 已收录 - Stanford CS230
Deep Learning
学习神经网络的基础方法，理解深度学习模型的训练与实践。
Foundations21 篇讲义 已收录 - Stanford CS236
Deep Generative Models
从概率建模的角度理解深度生成模型的表示、训练与采样。
Generative Models18 篇讲义 已收录 - Stanford CS324
Advances in Foundation Models
围绕基础模型的能力、训练与影响，整理关键概念和研究问题。
Language ModelsAlignment20 篇讲义 已收录 - Stanford CS329A
Self-Improving AI Agents
研究智能体如何利用反馈、经验与额外计算改进自身表现。
Agents17 篇讲义 已收录 - Stanford CS329H
Machine Learning from Human Preferences
学习如何将人类偏好转化为机器学习的训练信号与评估依据。
Alignment18 篇讲义 已收录 - Stanford CS329T
Trustworthy Machine Learning
从可靠性、公平性与安全等角度审视机器学习系统的行为。
AlignmentFoundations16 篇讲义 已收录 - Stanford CS329Z
Engineering AI Agents
从工程角度学习构建、运行与评估语言模型智能体。
AgentsSystems21 篇讲义 已收录 - Stanford CS349D
AI Inference Infrastructure
围绕 AI 推理基础设施，理解模型服务中的性能与资源权衡。
Systems23 篇讲义 已收录 - Stanford CS349E
Efficient ML Inference at Scale
学习大规模机器学习推理中的计算、内存与并行策略。
Systems21 篇讲义 已收录 - CMU CMU17-630
Prompt Engineering
学习利用提示、检索、工具与评估方法构建可靠的语言模型应用。
Language ModelsAgents20 篇讲义 已收录 - CMU CMU10-423
Generative AI
从语言到图像与多模态，学习生成式 AI 的模型、适配与规模化方法。
Generative ModelsLanguage Models30 篇讲义 已收录 - CMU CMU11-667
Large Language Models: Methods and Applications
梳理大语言模型的基础方法、使用方式、评估与应用问题。
Language Models23 篇讲义 持续整理 - CMU CMU11-868
Large Language Model Systems
从 GPU 编程到分布式训练与模型服务，学习大语言模型系统的核心机制。
SystemsLanguage Models35 篇讲义 已收录 - CMU CMU15-779
Advanced Topics in Machine Learning Systems (LLM Edition)
结合系统论文与最小实验，理解机器学习的内核、编译、并行与服务。
Systems24 篇讲义 已收录 - MIT MIT6.S978
Deep Generative Models
通过概率模型与研究论文，理解生成模型的训练目标、采样方法与应用。
Generative Models19 篇讲义 持续整理 - Stanford CS486
Advanced Large Language Models Research Seminar
围绕语言模型的推理、规划与多智能体协作，学习研究问题与实验方法。
AgentsLanguage Models20 篇讲义 已收录 - Stanford CS525
Training Data for AI
研究训练数据的收集、过滤、混合与归因，以及数据如何影响模型表现。
FoundationsLanguage Models20 篇讲义 已收录
网页阅读 · 公式与图示 · 配套代码
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代码用于学习与实验，尚未逐一运行验证。