课程精选。
这是犹他大学数据挖掘课程（课程编号 CS 5140/6140、DS 4140）2026 年秋季的课程主页，授课教师为 Jeff Phillips，并列出三名助教的答疑时间。课程在周二、周四 10:45–12:05 于 GC 1900 上课，讲座会发布并归档在 YouTube 上。页面提供教学大纲、项目、学习成果、参考书目、视频和先修要求等链接，并给出逐次课的日程表，主题包括统计现象、相似度（语言嵌入、度量距离、HNSW 近似最近邻、Jaccard 与 Min-Hashing、LSH）、层次聚类与 K-Means 等，每讲标注了对应阅读材料和项目节点。适合想了解数据挖掘课程主题与资料安排的人阅读。
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。