课程精选。
这条微博介绍 GitHub 项目 skyzh/tiny-llm，一个从零实现大语言模型推理系统的实战课程，目标是帮助开发者理解 vLLM 这类推理引擎的工作原理。材料称传统 vLLM 等项目包含大量高度优化 CUDA 内核和复杂工程代码、学习门槛较高，而 tiny-llm 基于 Apple Silicon（M 系列 Mac）、MLX 框架和 Qwen3 模型，从矩阵运算起步，用 Python、C++ 和 Metal 自行实现推理算子，逐步搭建完整的推理服务。
Free, open-source AI engineering course where you build each algorithm by hand: 523 lessons, now as EPUB/PDF books [P]
r/MachineLearning 社区帖子。介绍 MIT 许可的“AI Engineering from Scratch”课程，共 523 节课、20 个阶段，涵盖线性代数、反向传播到 transformer、大模型、智能体和生产部署；代码以标准库为先，逐步展示每一步而不直接调用库函数。本月更新包括：由课程生成并附在发布页的六卷 EPUB/PDF、站点界面与课程支持八种语言（含中文）、CI 会运行每节课自带的测试，并清理了失效的数据集、模型和链接。帖子还提到可用编码智能体安装技能后获得分级测验和学习计划。适合想从零动手实现算法、系统学习 AI 工程的人阅读。
台湾大学李宏毅教授的个人主页，当前页面标注的学期为 2026 春。页面包含他的简介（台大硕士与博士，2012–2013 年在中央研究院资讯科技创新研究中心做博士后，2013–2014 年访问 MIT CSAIL 口语系统组）、研究方向（交互式检索强化学习、风格可控聊天机器人、无监督语音识别、口语内容检索与理解、口语问答）以及办公室、实验室和邮箱等信息。
Google Machine Learning Crash Course
Google 面向开发者提供的机器学习入门课程页面。页面说明该课程自 2018 年起已有大量学习者使用，并推出了覆盖近期 AI 进展、更侧重互动学习的新版。内容按主题组织，列出线性回归、逻辑回归、分类、数值数据处理、类别数据处理等模块，其中线性回归部分涉及线性模型、损失、梯度下降与超参数调优，分类部分涉及阈值、混淆矩阵、准确率、精确率、召回率与 AUC。
加州大学伯克利分校 EECS 182/282A《Deep Neural Networks》2025 年秋季课程网站，课程时间为周二、周四 11:00–12:30，地点 Soda 306。课程简介称深度网络革新了计算机视觉、语言技术、机器人与控制等领域，但尚无完整的紧凑理论原则，课程试图在直觉、理论建模、实际实现、实证研究与科学分析之间展开；讲座由院系录制并发布到 YouTube 播放列表，需用 @berkeley.edu 账号登录访问，授课内容大量使用白板或手写平板而非幻灯片。
多伦多大学 2025 年冬季 CSC412/2506 概率机器学习课程主页，授课教师为 Denys Linkov，并列出助教名单。课程介绍指数族、有向图模型、马尔可夫随机场、精确推断、消息传递、采样与 MCMC、隐马尔可夫模型、变分推断、神经网络、嵌入、注意力、稀疏自编码器、专家混合（MoE）、约束解码、投机解码、变分自编码器和扩散模型等主题，并给出基于概率构建模块的建模与优化方法概览。页面还列出作业 A1–A4 与练习期末的发布时间和截止时间，以及助教答疑时间与开课日期。
这是卡内基梅隆大学风格课程“深度学习系统”的 2026 秋季课程主页（页面来自 dlsyscourse.org）。页面列有开课信息：首次课 8 月 25 日，周二、周四 11:00–12:20 在 DH 2315 上课，并给出了助教答疑的时间和地点表。课程说明部分提到，前几周采用按 Andrew ID 首字母分组的“线下期望轮换”临时安排：ID 以 a–m 开头的周二到课、周四远程，n–z 反之；所有讲座都会录像。页面还包含课程描述，说明深度学习对人工智能的影响。适合想了解该课程安排和上课方式的人阅读。
Stanford CS146S：The Modern Software Developer
斯坦福大学 CS146S 课程网站，主题是 AI 原生软件开发。课程描述说明 LLM 使软件开发从以手工编码为主转为开发者与编码智能体协作，内容涵盖 MCP、agent skills、规格驱动开发（spec-driven development）、循环工程和“软件工厂”等实践与技术，以及为智能体提供上下文与能力、把产品需求转成可执行规格、设计人机共同规划构建评估改进的迭代流程。课程为 3 学分，先修要求为相当于 CS111/CS161 的编程经验，建议具备 CS221/229 背景，包含动手作业、项目和业界从业者讲座。
斯坦福大学 2026 年春季 CS221 人工智能原理与技术课程主页，授课教师包括 Moses Charikar，上课时间为周一、周三 10:30–12:00（Hewlett 200），周五 10:30–11:20 设习题课。页面说明课程组织方式：全部内容拆分为包含幻灯片、录像和讲义的小模块；课程讲授以更慢、更互动的形式覆盖主要模块，所有课程均有录像；另有习题课、作业互助小组、一对一答疑（分作业答疑与内容答疑两类）等活动及其时间地点安排。页面还提供课程日历、模块、课程作业、日程等导航链接及往期课程链接，并说明一般问题使用 Ed 提问、私人事务通过邮件联系。
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。
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。