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。
斯坦福大学 2026 年冬季 CS129 应用机器学习课程主页，授课教师为 Andrew Ng 和 Younes Bensouda Mourri。课程强调实践技能，覆盖逻辑回归、线性回归、神经网络/深度学习、决策树等监督学习算法，k-means 等无监督算法，Q-learning 等强化学习算法，以及异常检测和推荐系统等应用。先修要求为 CS106B/106X 水平编程、CS109 或 STATS116 水平概率论、MATH51 水平线性代数。课程采用翻转课堂形式，课前观看视频并完成编程作业和在线测验，课堂深入讲解数学并讨论算法应用，最终以开放式期末项目收尾。
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。
Practical Deep Learning for Coders - Practical Deep Learning
fast.ai 的免费深度学习课程站点，主体是 2022 年第一部分共 9 讲、每讲约 90 分钟的课程录像，涵盖计算机视觉、NLP、表格数据和协同过滤建模，以及随机森林、回归、模型部署，使用 PyTorch、fastai 和 Hugging Face；页面还提到新推出的 30 多小时第二部分课程。适合有编程经验、想上手实际应用的人。
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。
Missing Semester IAP 2026
MIT 2026 年独立活动期（IAP）开设课程的讲座录像播放列表，共 9 讲，内容包括 Shell 与命令行环境、开发工具、调试与性能分析、Git 版本控制、打包与发布、Agentic Coding、代码质量等。适合想补齐命令行与开发工具链实用技能的人。
MIT OpenCourseWare 上的深度学习课程页面，2024 年秋季开设，覆盖 MLP、CNN、RNN、图网络、Transformer 等架构，深度学习中的几何与不变性、反向传播与自动微分、高维泛化理论，以及视觉、NLP、机器人等应用；授课教师包括 Phillip Isola、Sara Beery、Jeremy Bernstein。适合想系统学习深度学习理论与实践的人。
CS50x Lectures
哈佛大学 CS50 计算机科学导论课程的 YouTube 播放列表，共 13 讲，从 Scratch、C 讲到 Python、SQL、HTML/CSS/JavaScript，强调正确性、设计和风格，面向有或没有编程经验的学生。适合零基础或想系统过一遍编程与计算机科学基础的人。
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。
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。
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。