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NTU Hung-yi Lee (李宏毅)（2026 春）
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。
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53 条精选
课程发布 07-31
Stanford CS229 Machine Learning | Spring 2026
一个 YouTube 播放列表，收录斯坦福研究生课程 CS229 机器学习 2026 春季学期的课堂录像，共 17 讲。材料列出的前 8 讲标题涵盖课程介绍、监督学习设置、加权最小二乘、指数族与 GLM 分类、高斯判别分析、数据集划分与机器学习建议、神经网络架构等。课程内容为机器学习与统计模式识别的广泛导论，涉及监督学习、无监督学习、学习理论与强化学习，以及机器人控制、数据挖掘、语音识别等应用。
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Stanford CS229: Machine Learning（2026 夏）
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。
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Google 机器学习速成课程
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。
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Stanford CS149：并行计算（2025 秋）
斯坦福大学 CS149《并行计算》2025 年秋季课程网站。课程旨在深入讲解现代并行计算系统设计的基本原理与工程权衡，并教授有效利用这些机器所需的并行编程技术，内容同时涵盖并行硬件与软件设计。基本信息显示上课时间为周二、周四 10:30–11:50，地点 NVIDIA Auditorium，授课教师为 Kayvon Fatahalian 和 Kunle Olukotun。页面还列出课程安排，前几讲涉及并行的动机与效率、现代多核处理器（多核、SIMD、多线程）、ISPC 编程抽象、数据并行示例以及程序优化等主题。
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UC Berkeley EECS182/282A：深度神经网络（2025 秋）
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。
课程发布 05-25
MIT 6.S191：深度学习导论
MIT 6.S191：Introduction to Deep Learning
MIT 6.S191 深度学习入门课程网站。课程定位为高强度的短期训练营，讲授深度学习基础及其在自然语言处理、计算机视觉、生物等领域的应用，内容包括深度学习算法基础、构建神经网络的实践经验，以及大语言模型和生成式 AI 等前沿话题，并以项目提案竞赛收尾。先修要求假设学习者掌握微积分（求导）和线性代数（矩阵乘法），有 Python 经验有帮助但非必需，也欢迎旁听。页面显示 2026 年课程时间为 2026 年 3 月 30 日至 5 月 25 日每周一美东时间上午 10 点，线上版本每周同步发布，并列出各讲主题与幻灯片、视频、代码实验室的开放安排。
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CMU 10-703：深度强化学习（2026 秋）
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。
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多伦多大学 CSC412/2506：概率机器学习（2025 冬）
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。
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哈佛 CS1810：机器学习（2026）
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。
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深度学习系统：算法与实现（2026 秋）
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。
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斯坦福 CS234：强化学习（2026 冬）
这是斯坦福大学 CS234 强化学习课程 2026 年冬季学期的课程网站，包含课程安排、讲义材料、作业、课程项目和论坛等栏目。课程介绍强化学习这一让自主系统学会做决策的方法及其在机器人、游戏、消费者建模和医疗等领域的应用，内容涵盖泛化与探索等核心挑战，作业涉及强化学习基础、深度强化学习以及基于人类反馈的强化学习基础。课程由 Emma Brunskill 讲授，先修要求为熟练掌握 Python。