各类型里多数人会感兴趣、对大部分人有帮助、相对完整系统的 AI 资源。
这是斯坦福 CME295 课程的 2026 年秋季教学大纲页，按日期列出了各次讲座主题并附幻灯片和视频链接。内容依次包括 Transformer（分词、词嵌入、word2vec/RNN/LSTM、注意力机制与架构）、大语言模型（模型家族、混合专家、MHA/MQA/GQA、RoPE 位置嵌入、上下文长度与采样策略）、LLM 训练（预训练、SFT、LoRA、RLHF/DPO、推理、同策略蒸馏）、基于强化学习的 LLM 训练（奖励设计、策略梯度、PPO、GRPO）、LLM 系统（分布式训练、KV 缓存、投机解码、Flash Attention），以及 AI 智能体（工具调用、MCP、记忆与检索、上下文压缩、编码智能体等）；10 月 23 日为期中考试。适合想了解 Transformer 与 LLM 技术栈课程结构的人阅读。
斯坦福大学 CS329A“Self-Improving AI Agents”2025 年秋季课程主页，教师为 Aakanksha Chowdhery 和 Azalia Mirhoseini。课程介绍称其涵盖智能体通过与自身及环境交互持续自我提升的技术，包括宪法式 AI、使用验证器、测试时计算扩展、搜索与 LLM 结合、基于 RL 的训练时扩展，以及工具使用、代码、记忆增强、多模态能力编排、多步推理与规划、鲁棒评估框架等；课程以阅读最新论文、课堂讨论和原创研究项目为主，并邀请学界与业界讲者分享编码智能体、STEM 研究助手、机器人自主系统等应用。课程时间为周一、周五 16:30–17:50（太平洋时间），地点 Skilling Auditorium。
斯坦福大学 CS329Z“Engineering AI Agents”2026 年秋季课程主页，授课教师包括 Diyi Yang、Michael Ryan、John Yang 等。课程围绕从单体语言模型转向由 LLM、检索器、工具和优化器等多个组件构成的复合 AI 系统，讲授如何选择问题、拆解问题、选择组件、收集与整理数据、构建评估以及权衡设计取舍；学生先从零实现 RAG、工具调用、智能体循环等核心组件，再学习 DSPy 等框架的抽象，并通过两次作业和一个整季项目实践构建、优化与评估智能体系统。课程周一、周三 13:30–14:50 在 Skilling Auditorium 上课。
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。