Berkeley CS188 Spring 2026：用 P0–P5 六個 Projects 學人工智慧
CS188 Spring 2026 公開 28 組錄影、27 組講義、11 組討論與 P0–P5 六個 projects；P0 是 Python／autograder tutorial，P1–P4 採 Pacman 情境，P5 是一般機器學習任務。
7 篇文章
Berkeley CS188 Spring 2026
以 P0–P5 六個 projects 為主線，讀 Berkeley CS188 Spring 2026 的搜尋、決策、機率推論、強化學習與機器學習。
CS188 搜尋與 Heuristic：從 DFS、BFS 到 A* 的 Pacman 實作
Lecture 1–4 與 Project 1 把 DFS、BFS、UCS、A*、state representation 和 heuristic 串成同一套搜尋工具；關鍵不是背演算法，而是看清楚 frontier、cost 與 state 各自改變什麼。
CS188 CSP 與多代理搜尋：Minimax、Alpha-Beta、Expectimax 怎麼選
Lecture 5–8 先用 CSP 練變數、限制與搜尋順序，再由 Project 2 實作 minimax、alpha-beta 與 expectimax；三者差別在對其他 agent 行為的假設。
CS188 MDP 與強化學習：從 Value Iteration 到 Q-Learning
Lecture 9–12 與 Project 3 用同一個 Gridworld 對照已知模型的 value iteration、未知模型的 Q-learning，以及用 features 泛化的 approximate Q-learning。
CS188 Bayes Nets 與 Ghostbusters：看不見 Ghost 時怎麼推論
Lecture 13–18 與 Project 4 從 factor operations、variable elimination 走到 exact inference 與 particle filtering，讓 Pacman 用有雜訊的距離感測追蹤看不見的 ghosts。
CS188 決策與機器學習：從 VPI、Naive Bayes 到 Attention
Lecture 19–25 把 rational decisions、VPI 與 ML 接起來，Project 5 再用 PyTorch 實作 regression、分類、CNN、attention 與 optional character-GPT。
CS188 結業路線：把 28 講與 P0–P5 變成作品集
Lecture 26–28 用核監測、AI safety 與課程回顧收尾；校外結業不該只算 autograder 分數，而要為 P1–P5 各留下模型假設、測試證據與失敗分析。