全部 AI 精选，可按分级、类型、是否付费、收录时间筛选，按关键词搜索。
加州大学伯克利分校 Data 102《Data, Inference, and Decisions》2025 年秋季课程网站，页面注明内容已于 2026 年 3 月归档，仅供查阅。页面列出两位授课教师 Nivasini Ananthakrishnan 与 Ramesh Sridharan 的简介，以及按周组织的课程安排，包括讲座、实验、讨论课、Vitamin 小测和作业，主题覆盖二元决策、p 值与假设检验、多重假设检验与错误发现率控制、频率派与贝叶斯决策、贝叶斯建模与层次模型等。适合想学习数据推断与决策统计方法的人参考。
斯坦福大学一门课程主页，从计算角度讲不确定性下的决策，介绍构建自主系统与决策支持系统所需的工具。内容涵盖概率模型与决策理论、随机动态下的求解方法、模型不确定性与不完整状态信息，涉及贝叶斯网络、影响图、动态规划、强化学习与部分可观测马尔可夫决策过程，应用包括空中交通管制、航空监视、自动驾驶与行星机器人探索。先修要求为基本概率与一门高级编程语言；页面注明讲座不要求到场、习题课仅在 Zoom 进行、考试为线下。适合具备概率与编程基础、想系统学习不确定性下决策方法的学生和开发者。
这是斯坦福 EE364B（与 CME364b 等同，最初由 Stephen Boyd 开设）2026 年春季课程主页，主讲为 Mert Pilanci。公告称首次课在周一 30 日 1:30–2:50 于 CODA B90 进行，讲座录像提供给已注册学生。课程描述说明它是 364A 的延续，内容涵盖次梯度、割平面与椭球法，基于原始-对偶分解的分布式凸优化，单调算子与近端方法、ADMM，利用问题结构的实现，困难问题的凸松弛，分支定界全局优化，鲁棒与随机优化，非凸启发式，以及神经网络、扩散模型和蒙特卡洛采样的凸表述，并应用于控制、电路设计、信号处理、机器学习和通信等领域，以最终项目收尾；先修课为 EE364a。适合已学过凸优化基础、想了解进阶凸优化内容的人阅读。
Neural Networks: Zero to Hero
Andrej Karpathy 的课程页面，讲的是用代码从零构建神经网络，从反向传播基础逐步搭到 GPT 这类现代深度神经网络，并以语言模型为主要载体。页面列出课程大纲及每讲时长与内容，例如用 micrograd 讲解反向传播与网络训练、用 makemore 实现二元字符级语言模型并介绍 torch.Tensor 与语言模型训练、采样和损失评估框架；先修要求为熟练的 Python 编程和入门级数学（如导数、高斯），并给出 Discord 交流频道。材料显示其面向具备基础编程与数学背景、想从零动手实现神经网络的学习者。
Enhance agents with autonomous capabilities
Microsoft Learn 上的学习路径，含 3 个模块，属中级水平，产品为 Microsoft Power Platform 与 Microsoft Copilot Studio，面向应用制作者。内容为使用 Copilot Studio 配置智能体以实现自主行为，包括把智能体流创建为工具、为智能体设置事件触发器等技能；场景设定为解决方案设计者构建尽量少需人工干预的智能体。先修要求为具备在 Copilot Studio 构建自定义智能体的经验，以及构建 Power Automate 云流或智能体流的经验。适合已在 Copilot Studio 有智能体开发经验、想进一步配置自主行为的应用制作者。
Design and Build Multi-Agent Solutions in Microsoft Copilot Studio
Microsoft Learn 学习路径，含 4 个模块，中级水平，产品为 Microsoft Copilot Studio，面向应用制作者。内容讲如何规划、设计和构建多智能体解决方案，包括判断何时适合采用多智能体架构、用子智能体和连接智能体进行架构设计，并实现这两种模式；模块还比较标准 harness 与 GitHub Copilot harness 上的实现选项差异。先修要求包括能在 Copilot Studio 中创建、配置、测试和发布智能体，熟悉智能体主题、知识源与工具，并拥有相应环境权限。适合已能独立发布 Copilot Studio 智能体、准备搭建多智能体系统的开发者。
AI for Beginners: Use Agents With Confidence
Real Python 上的一门视频课程，作者 Sarah Jane Ross，共 25 课、约 1 小时 23 分钟，标为入门级。内容讲解 AI 智能体的实际运作方式，包括模型与执行框架（harness）的分工、上下文如何影响回答、使用前可核查智能体运行位置与可访问的数据、提问方式与适时重开对话、以及把任务打包为可复用技能；课程含交互式应用练习和导师指导环节，结尾为在 AI 助手中找出并修复五个设置问题。
Evaluate generative AI applications
Microsoft Learn 上的一条学习路径，共 2 个模块，面向初学者、开发人员角色，涉及 Azure Foundry Tools 和 Content Safety。内容包括评估生成式 AI 应用的基本概念与方法、分析输出质量、用自定义评估器评估输出，以及使用 Azure AI Evaluation SDK 运行评估并生成合成数据集。先决条件包括 Azure 订阅、对 Azure 门户的基本熟悉、初级 Python 能力，以及 GitHub 账号或本地 Docker、VS Code 开发容器扩展。
Distributed Data Parallel in PyTorch - Video Tutorials
PyTorch 官方视频教程系列的开篇页，讲解通过 DDP 进行分布式训练。系列从一个简单的非分布式训练任务开始，最终部署到跨多台机器的集群，过程中介绍用于容错分布式训练的 torchrun；章节包括 DDP 原理、单节点多 GPU 训练、容错、多节点训练和 minGPT 训练。教程假定读者对 PyTorch 模型训练有基本了解，运行代码需要多块 CUDA GPU（示例使用 4 GPU 的 Amazon EC2 P3 实例），代码托管在 GitHub 仓库中。
I wrote working rules for designing CAD models with Claude Code — looking for feedback
r/ClaudeAI 社区帖子（原文为法语），作者用 Claude Code 通过 MCP 连接器控制 CAD 软件，做了一个参数化楼梯。为避免模型变得难以维护，他写了一份约 90 行的规则文件，让代理在每次会话开始时读取，内容包括：代理先提方案、经批准才改动；模型须保持可手工编辑（草图内标尺寸、命名参数、明确命名、基于骨架构建）；每次变更写入设计记录文件，便于配合 Git、PLM 或普通文件夹。作者以 MIT 许可在 GitHub 发布为 v0.1，仅在一个项目中测试过，并向使用 FreeCAD、Onshape、Fusion 或 SolidWorks 搭配 AI 代理的人征集补充规则的建议。适合把 AI 代理接入 CAD 建模流程、关心模型可维护性与变更记录的人阅读。
I gave Claude Code ~600 tools to drive Altium Designer. Here it designs a full 4-layer PCB from a written spec
这是一条 Reddit r/ClaudeAI 社区帖子。作者是电子设计工程师，开发了开源 MCP 服务器 eda-agent，让 Claude 直接在 Altium Designer 中实时编辑当前打开的设计。帖中描述视频里 Claude Code 根据一份圆形 54 mm LED 板文字规格完成建库（符号、封装、3D 模型、料号）、绘制原理图、环形放置 61 颗 LED、按 90 欧姆差分对布 USB 线、铺地、通过 DR 检查并导出 Gerber、钻孔、BOM、贴片坐标和 STEP 等生产文件，之后还按第一轮评审清单逐项修正。作者总结了经验：先查数据手册、不允许猜测元件参数并在会话开始和每 10 次调用时提醒；批量工具显著加速；给可核查的反馈。适合对 MCP 服务器、Claude Code 驱动专业 EDA 工具及 PCB 设计自动化感兴趣的人阅读。
I think in pictures, so I taught Claude Code to draw mermaid in the terminal
这是一条 Reddit r/ClaudeAI 社区帖子。作者自述习惯先做设计、画时序图、活动流、状态机乃至 C4 图再写代码，且设计工作通过 CLI 中的 Claude 完成，成图存入 Obsidian 库。因为 Claude Code 能写 mermaid 但无法直接展示，作者做了 merman——一个在终端中实时渲染 mermaid 的 Claude Code 模组，请求时序图时图表直接出现在回复里，改动会即时重绘，支持流程图、时序、状态、类、ER 图以及柱状、折线、饼图和甘特图，表格也带配色；帖子还给出渲染约 2 ms、16 套配色主题、约 355 tokens 一次会话等参数说明。适合在终端中用 Claude Code 做设计并需要可视化图表的人阅读。