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。
卡内基梅隆大学 11-785《Introduction to Deep Learning》2026 年秋季课程的主页，页面导航包含 About、Office Hours、Events、Syllabus、Lectures、Recitations & Bootcamps、Assignments、Projects，并提供 F26、S26、F25 等学期入口。线下授课地点为 Baker Hall 的 Giant Eagle Auditorium（A51），页面还给出课程直播链接。适合想了解该课程安排与材料的人查看。
卡内基梅隆大学 11-766 课程“大语言模型应用”2026 年春季学期页面。课程为研究生级别，目标是教授如何将核心 LLM 技术应用于实用、学术和探索性场景。页面列出上课地点 Doherty Hall A302、时间周二和周四 11:00–12:20，以及教师 Daphne Ippolito、Fernando Diaz 和助教的答疑时间与联系方式，课程材料问题走 Piazza、成绩等事务用指定邮箱。更新栏提到新作业“Language Models beyond Natural Language”和项目提案说明已发布。
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。
斯坦福 CS229 机器学习课程 2026 夏季学期的课程主页，授课教师为 Jehangir Amjad 和 Anand Avati，并列出助教名单。页面给出课程介绍（监督学习、无监督学习、学习理论、强化学习及各类应用）、上课时间地点（周二、周四 16:30–18:15，NVIDIA Auditorium）以及先修要求：具备 Python/NumPy 编程能力（相当于 CS106A/B）、概率论（相当于 CS109 或 MATH151）、多变量微积分与线性代数（相当于 MATH51 或 CS205L）。相关链接需用斯坦福邮箱登录访问。
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。
斯坦福大学 2026 年春季 CS231n《Deep Learning for Computer Vision》课程网站。页面用一个在浏览器中实时运行的卷积神经网络示例（CIFAR-10 分类，架构为 [conv-relu-conv-relu-pool]x3-fc-softmax，共 17 层、7000 参数，用 ConvNetJS 训练）说明输入图像如何经一系列函数变换为类别概率。课程简介指出视觉识别（图像分类、定位、检测）是搜索、图像理解、地图、医疗、无人机、自动驾驶等应用的核心，深度学习显著提升了这些系统的性能，并说明这是一门深度学习课程。
这是卡内基梅隆大学 10-703 深度强化学习课程的课程网站，课程综合计算机视觉、机器人控制、强化学习和语言理解等方向，讨论如何构建能感知世界并通过模仿、最大化稀疏奖励或满足好奇心来学习行动的智能体。课程目标包括实现和实验现有方法、评估其样本复杂度与泛化性、理解机器人学习领域论文等。页面列出先修要求：算法、概率、计算机视觉、深度学习（TensorFlow 与 PyTorch）、矩阵微积分和编程基础。
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。
Harvard CS1810：Machine Learning（2026）
哈佛大学 2026 年 CS1810 机器学习课程主页，授课教师为 David Alvarez-Melis 和 Yilun Du，上课时间为周二、周四 9:45–11:00，地点 SEC 1.321。课程对机器学习、概率推理和不确定环境下的决策做广泛而严谨的介绍，讨论常见算法的动机及其适用于特定任务的性质，要求推导多种方法的数学基础并将其应用于真实数据。主题包括监督学习、集成方法与提升、神经网络、支持向量机、核方法、聚类与无监督学习、最大似然、图模型、隐马尔可夫模型、推断方法、强化学习。课程面向高年级本科生，要求能编写较复杂程序、具备概率论基础并熟悉微积分与线性代数，提供的脚手架代码均为 Python。