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这是加州大学伯克利分校 CS189/289A 机器学习导论课程 2026 年春季学期的课程网站，由 Jennifer Listgarten 和 Alex Dimakis 授课，页面包含日程表、讲义材料、讨论课与作业链接。课程安排显示第 1 周从“引入与机器学习问题界定”开始，随后涉及数据工具、机器学习机制与术语、聚类与概率复习等主题，并配有推荐阅读、讲义 PDF 与视频以及作业。适合想系统学习机器学习基础的人参考课程内容。
加州大学伯克利分校 CS188 课程 2026 年秋季学期主页，授课教师为 Emma Pierson 和 Peyrin Kao，周一、周三 14:00–15:30 在 The Gateway Building 1210 上课，并提供 Zoom、录播播放列表及面向注册学生的录播图库。页面公告栏包含第 9 周通知：Project 3 DUE 的预约时段已发布，涉及 DUE 要求的说明与指南链接；期中成绩已在 Gradescope 发布，并给出重新评分申请的截止时间为 10 月 27 日 23:59（太平洋时间）及申请方式。
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 Statistics 315a“Modern Statistical Learning”2026 年冬季课程主页，授课教师为 Brian Trippe。课程介绍称其讲授现代机器学习背后的统计技术，学习目标包括熟悉常见机器学习方法及其统计基础、根据数据集与分析目标选择合适的工具、用 Python 和 PyTorch 实践与评估机器学习方法，以及通过构建核心组件和简化实现理解用于文本与图像生成的大规模机器学习系统；材料显示课程约三分之二内容涉及若干主题。页面另列上课时间（周二、周四 13:30–14:50，McCullough Building 115 室）、教师与两位助教的答疑时间，以及使用 Ed、Gradescope 和 Canvas 的安排。
斯坦福大学 CS224V“Agentic AI”2026 年秋季课程日程页，按日期列出每次课的主题、说明、相关事件与截止时间。已列出的内容包括 9/23 课程导论（如何把会幻觉的 LLM 变成可靠智能体、面向读写与检索的 LLM 算法、可问责 AI）、9/28 知识整理（STORM/Co-STORM 系统，作业 1 发布）、9/30 研究项目选题（AOS 架构、领域智能体等）、10/5 可问责 AI（SMT 约束式检索，SatIR、VERDICT 系统，作业 1 截止）以及 10/7 学生项目选题等。
一本以中文为主、采用 Apache 2.0 许可证在 GitHub 上开源并持续更新的 AI Agent 技术书，可下载中文 PDF 与 EPUB，并提供英文、西班牙文、日文等多语种（含社区翻译）阅读入口。全书以“Agent = LLM + 上下文 + 工具”为主线，共 10 章：Agent 基础知识与 Harness 工程、上下文工程（含 KV Cache 友好的上下文设计）、用户记忆与知识库（RAG）、工具（含 MCP 与 Skill Hub）、Coding Agent 与通用 Agent、观察与动作空间扩展（异步事件驱动、语音）、Agent 评估（含 τ²-bench 案例与评估指标）、模型后训练、Agent 持续进化、多 Agent 协作，另附后记与思考题参考答案。适合想系统了解 Agent 设计原理与工程实践的开发者阅读。
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 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 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。
Stanford CS246：Mining Massive Data Sets
斯坦福大学 CS246 课程主页，介绍课程将讨论用于分析超大规模数据的数据挖掘与机器学习算法。页面列出周二、周四 15:00–16:20 在 NVIDIA Auditorium 线下授课、注册学生在 Canvas 观看讲座视频、可参考往期 Coursera MOOC、公开讲义与作业、Ed 答疑与课程邮箱、无障碍便利申请流程，以及教师 Jure Leskovec、客座联合教师 Charilaos Kanatsoulis 和助教名单，并附课程介绍讲义链接。适合想了解大规模数据挖掘课程公开材料的人查阅。
斯坦福大学 CS224W 课程主页，2026 年秋季开设，讲授图机器学习。页面列出课程安排（周二、周四 15:00–16:20，NVIDIA Auditorium 线下授课）、面向注册学生的 Canvas 讲座视频、随课程进度公开的讲义与作业、答疑平台 Ed、无障碍便利申请流程与旁听申请表格，并介绍授课教师 Jure Leskovec、客座教师 Charilaos Kanatsoulis 及助教团队。材料显示非正式注册者可使用公开资源但不获评分。适合想自学图机器学习、跟进斯坦福课程公开材料的人查阅。