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CS 224N: Natural Language Processing with Deep Learning
自然语言处理（NLP）是信息时代最重要的技术之一。NLP 的应用无处不在：网络搜索、广告、邮件、客服、翻译、虚拟助手、医疗报告等。
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CS 224v: Conversational Virtual Assistants with Deep Learning
聚焦 LLM 在对话系统中的应用： 1. 通过监督学习和自学习增长 LLM 知识 2. 通过外部知识库防止幻觉 3. 处理结构化和非结构化数据
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CS 224w: Machine Learning with Graphs
涵盖表征学习和图神经网络（GNN）、万维网算法、知识图谱推理、影响力最大化、社交网络分析。学习 PyG（PyTorch Geometric）等图学习工具。
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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 230: Deep Learning
学习深度学习基础、构建神经网络、领导成功的 ML 项目。涵盖 CNN、RNN、LSTM、Adam、Dropout、BatchNorm 等。采用翻转课堂模式，通过医疗、自动驾驶、音乐生成、NLP 等实际案例学习。
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CS 231n: Deep Learning for Computer Vision
学习实现、训练和调试神经网络，深入了解视觉识别的前沿研究。涵盖学习算法、神经网络架构、训练和微调网络的工程技巧。从 ImageNet 到 ResNet 到 Vision Transformer，覆盖 CNN 的完整演进。