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    人工智能-大模型

Parts

  1. P1 · [中文] 01-课程总览与AI基础
  2. P2 · [中文] 02-学习I
  3. P3 · [中文] 03-学习II
  4. P4 · [中文] 04-学习III
  5. P5 · [中文] 05-搜索I
  6. P6 · [中文] 06-搜索II
  7. P7 · [中文] 07-马尔可夫决策过程
  8. P8 · [中文] 08-强化学习
  9. P9 · [中文] 09-策略梯度
  10. P10 · [中文] 10-博弈I
  11. P11 · [中文] 11-博弈II
  12. P12 · [中文] 12-贝叶斯网络I
  13. P13 · [中文] 13-贝叶斯与吉布斯采样
  14. P14 · [中文] 14-贝叶斯网络与学习
  15. P15 · [中文] 15-逻辑I
  16. P16 · [中文] 16-逻辑II
  17. P17 · [中文] 17-大语言模型
  18. P18 · [中文] 18-AI与社会
  19. P19 · [中文] 19-AI供应链
  20. P20 · [中文] 20-收官对谈
  21. P21 · [英文] 01-Overview & Foundations
  22. P22 · [英文] 02-Learning I
  23. P23 · [英文] 03-Learning II
  24. P24 · [英文] 04-Learning III
  25. P25 · [英文] 05-Search I
  26. P26 · [英文] 06-Search II
  27. P27 · [英文] 07-MDP
  28. P28 · [英文] 08-Reinforcement Learning
  29. P29 · [英文] 09-Policy Gradient
  30. P30 · [英文] 10-Games I
  31. P31 · [英文] 11-Games II
  32. P32 · [英文] 12-Bayesian Networks I
  33. P33 · [英文] 13-Bayes & Gibbs
  34. P34 · [英文] 14-Bayes & Learning
  35. P35 · [英文] 15-Logic I
  36. P36 · [英文] 16-Logic II
  37. P37 · [英文] 17-Language Models
  38. P38 · [英文] 18-AI & Society
  39. P39 · [英文] 19-AI Supply Chains
  40. P40 · [英文] 20-Fireside Chat
Description
斯坦福 CS221《人工智能:原理与技术》完整课,2026最新中文语音重制版。把「学习 / 搜索 / 决策 / 概率 / 逻辑 / 语言模型」串成一条可作业的原理主线,适合打 AI 底层基础。

本稿:中文配音在前,英文原声在后(共 40 分P)。

📚 目录
P1  课程总览与 AI 基础
P2–P4  学习 I–III(回归·分类·深度学习)
P5–P6  搜索算法
P7  马尔可夫决策过程 MDP
P8  强化学习
P9  策略梯度
P10–P11  博弈论与博弈搜索
P12–P14  贝叶斯网络与学习
P15–P16  逻辑推理
P17  大语言模型
P18  AI 与社会
P19  AI 供应链
P20  收官对谈

适合:想系统补 AI 原理的同学、准备读 CS224N/CS231n 前先打底的人、需要作业级理解(搜索/MDP/贝叶斯)的学习者。

合集:人工智能-大模型

制作不易,欢迎三连;有余力可充电支持持续更新名校 AI 课。
课程来源:Stanford CS221 Autumn 2025(仅供学习交流)

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Comments

bilili_6 10d ago

这种我一般会用【万联摩尔】来辅助整理笔记。面对这么多视频,能从文档里快速搜到‘马尔可夫决策’或‘博弈论’的具体解释,特别适合需要作业级理解的深度学习场景[点赞]

风之彩影 12d ago

这个讲的通俗易懂啊