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CS 107: Computer Organization and Systems
计算机系统基础概念：C 语言编程、数据表示、机器级代码、计算机算术、编译、内存组织与管理、性能评估与优化。
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CS 149: Parallel Computing
涵盖 GPU、向量指令集、共享/非共享内存、同步机制、MapReduce、Apache Spark、SIMT 等并行编程模型。
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CS 221: Artificial Intelligence: Principles and Techniques
涵盖搜索、约束满足、博弈、马尔可夫决策过程、概率图模型、机器学习和逻辑。AI 领域的全景入门。
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CS 221M: Mechanistic Interpretability
理解模型如何处理信息以及为什么产生特定输出的 ML 子领域。涵盖探针（probing）、引导（steering）、因果抽象和稀疏自编码器。包含来自学术界和工业界领先可解释性实验室的客座讲座。
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CS 229: Machine Learning
涵盖统计模式识别、线性/非线性回归、非参数方法、指数族分布、GLMs、支持向量机、核方法、深度学习、模型/特征选择、学习理论、聚类、密度估计、EM 算法、降维（PCA/ICA）、强化学习与自适应控制、马尔可夫决策过程等。
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CS 234: Reinforcement Learning
涵盖马尔可夫决策过程、RL 基础、大规模域扩展、探索挑战。包含深度强化学习作业。应用于机器人、游戏、消费者建模和医疗保健。