逐講讀 Stanford CS221：搜尋、馬可夫決策、機器學習、約束滿足與機率模型，建立人工智慧的共同骨架。
CS221 把 AI 排成一條軸：反射式模型（也就是深度學習）在最低階那一格，往上是狀態、變數、邏輯。2025 年秋季 Percy Liang 接手後把講義換成可執行的 Python，並在第一堂的原始碼裡寫下『Cut constraint satisfaction problems :(』——但 ExploreCourses 與 Stanford Online 兩個官方頁面到現在還把約束滿足列為課程主題。專案已經從 2019 年的兩成成績掉到只剩加分。
Stanford CS221 Autumn 2025 第 1 講，從 Overview：用資源限制定義智慧建立可操作的 AI 問題表示與演算法直覺。
Stanford CS221 Autumn 2025 第 2 講，從 Learning I：從計算圖到線性迴歸 建立可操作的 AI 問題表示與演算法直覺。
Stanford CS221 Autumn 2025 第 3 講，從 Learning II：線性分類、特徵與交叉熵 建立可操作的 AI 問題表示與演算法直覺。
Stanford CS221 Autumn 2025 第 4 講，從 Learning III：深度網路是可重複組合的計算圖 建立可操作的 AI 問題表示與演算法直覺。
第 5 講把搜尋問題寫成 state、action、successor 與 cost，並用 acyclic dynamic programming 說明：狀態若遺漏未來所需資訊，再快的演算法也只會解錯問題。
Stanford CS221 Autumn 2025 第 6 講依官方材料拆解 Search II：UCS 與 A* 的優先順序，並標出方法成立的假設與限制。
Stanford CS221 Autumn 2025 第 7 講依官方材料拆解 MDPs I：把隨機性放進狀態轉移，並標出方法成立的假設與限制。
Stanford CS221 Autumn 2025 第 8 講依官方材料拆解 MDPs II：不知道轉移模型時如何學 Q 值，並標出方法成立的假設與限制。
Stanford CS221 Autumn 2025 第 9 講從 tabular RL 走到 function approximation，再用 log-derivative identity 推出 REINFORCE，最後落到可執行的 PyTorch 更新。
第 10 講把單一 agent 搜尋擴成 adversarial game tree：expectimax 對 chance 求期望、minimax 對對手取最差結果，alpha-beta 則在不改答案下剪掉無關分支。
第 11 講先用 temporal-difference updates 從遊戲經驗學 value，再從 sequential play 轉向 simultaneous games，以 mixed strategies、minimax guarantee 與 Nash equilibrium 描述穩定策略。
第 12 講用 random variables 與 factors 建 joint distribution，再以 Bayesian-network factorization 表達 conditional independence，讓 conditioning 與 marginalization 成為可執行的 probabilistic inference。
第 13 講在 exact inference 太昂貴時改用 Gibbs sampling：每次只重抽一個變數，僅依 Markov blanket 計算 conditional distribution，並以樣本頻率近似查詢機率。
第 14 講從 complete data 的 maximum-likelihood counts 與 Laplace smoothing，走到 latent variables 下交替計算 posterior responsibilities 和更新參數的 EM。
第 15 講分開 propositional logic 的 syntax 與 semantics：model checking 用 satisfying assignments 定義 entailment，SAT solver 找見證，inference rules 則必須同時檢查 soundness 與 completeness。
第 16 講用 predicates、quantifiers 與 functions 壓縮跨物件知識，再以 substitution、unification 與 definite-clause forward inference 推導結論，同時標出 termination 與 completeness 限制。
第 17 講把 language model 定義為 sequence probability 的 chain-rule factorization，對照 n-gram 與 neural conditional models，並說明 sampling、temperature 與 evaluation 如何改變生成結果。
第 18 講用 benefits、misuse、accidents 與 structural harms 分類 AI 社會影響，再把 fairness audits、研究倫理、著作權與平台條款接回可追責的制度選擇。
Lecture 19 用 Economics of AI deck 把 AI 的 compute、data、distribution 與組織互補品接到 GDP、勞動與 ideas 的成長路徑。
第 20 講是 Percy Liang 談職涯研究、CS221/Stanford 與 AI 未來的 fireside chat；每項歸因都連回官方影片，編者整理則與自動字幕的不確定性分開。