神经网络与注意力

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。

CMU 10-301/10-601：机器学习导论（2026 秋）

卡内基梅隆大学 2026 年秋季 10-301/10-601 机器学习导论课程主页，授课教师为 Matt Gormley 和 Bryan Wilder。页面说明课程系统讲授现代机器学习的方法论、数学与算法，并列出课程规模：26 讲、9 次作业、3 次编程测试、3 次考试，以及两个分段的上课时间。已公开的课程模块按主题排布，包括分类与回归（机器学习作为函数逼近、决策树、过拟合与 k 近邻、模型选择与实验设计）、线性模型（感知机、线性回归、机器学习中的优化、随机梯度下降与逻辑回归、特征工程）等，并配有编程实验和习题课安排。

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。

神经网络：从零到高手（Neural Networks: Zero to Hero）

Neural Networks: Zero to Hero

Andrej Karpathy 的课程页面，讲的是用代码从零构建神经网络，从反向传播基础逐步搭到 GPT 这类现代深度神经网络，并以语言模型为主要载体。页面列出课程大纲及每讲时长与内容，例如用 micrograd 讲解反向传播与网络训练、用 makemore 实现二元字符级语言模型并介绍 torch.Tensor 与语言模型训练、采样和损失评估框架；先修要求为熟练的 Python 编程和入门级数学（如导数、高斯），并给出 Discord 交流频道。材料显示其面向具备基础编程与数学背景、想从零动手实现神经网络的学习者。

UC Berkeley CS189/289A：机器学习导论（2026 春）

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。

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。

Stanford STATS315A：现代统计学习（2026 冬）

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 CME295：Transformer 与大语言模型（2026 秋）

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。

Stanford CS224N：基于深度学习的自然语言处理（2026 冬）

斯坦福大学 2026 年冬季 CS224N《Natural Language Processing with Deep Learning》课程网站，授课教师为 Diyi Yang 与 Yejin Choi，并列出课程管理人员和助教名单。课程介绍称近年深度学习方法在许多 NLP 任务上取得很高表现，学生将获得对前沿 NLP 神经网络的系统入门。讲座为太平洋时间周二、周四 16:30–17:50，在 NVIDIA Auditorium 举行并通过 Canvas 上的 Panopto 直播；选修学生的录播需登录 Canvas，非选修者无法观看，但 2024 年版完整课程视频在 YouTube 免费公开。

Stanford CS231n：计算机视觉中的深度学习（2026 春）

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。

Stanford CS224W：图机器学习（2026 秋）

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。

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。

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。

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。

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。