CS221 Lecture 1：Overview：用資源限制定義智慧
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。
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24 篇文章CS221 Lecture 2：Learning I：從計算圖到線性迴歸
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。
CS221 Lecture 3：Learning II：線性分類、特徵與交叉熵
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。
CS221 Lecture 4：Learning III：深度網路是可重複組合的計算圖
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。
CS221 Lecture 5：Search I：先定義狀態，再談搜尋演算法
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。
CS221 Lecture 6：Search II：UCS 與 A* 的優先順序
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。
CS221 Lecture 7：MDPs I：把隨機性放進狀態轉移
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。
CS221 Lecture 8：MDPs II：不知道轉移模型時如何學 Q 值
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。
CS221 Lecture 9：MDPs III：直接對 policy 的期望報酬求梯度
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。
CS221 Lecture 10：Games I：從 expectimax 到 minimax
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。
CS221 Lecture 11：Games II：TD learning、同時賽局與 Nash 均衡
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。
CS221 Lecture 12：Bayesian Networks I：從 joint distribution 到 factorization
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。
CS221 Lecture 13：Bayesian Networks II：Gibbs sampling 與 Markov blanket
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。
CS221 Lecture 14：Bayesian Networks III：從計數、平滑到 EM
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。
CS221 Lecture 15：Logic I：模型、蘊涵與 SAT
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。
CS221 Lecture 16：Logic II：量詞讓知識跨越單一命題
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。
CS221 Lecture 17：Language Models：從 next-token prediction 到生成
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。
CS221 Lecture 18：AI & Society：效益、誤用、事故與制度
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。
CS221 Lecture 19：AI Supply Chains：模型背後的資源、勞動與市場
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。
CS221 Lecture 20：Fireside Chat, Conclusion：把二十講收束成建模選擇
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。
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。
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。
CMU AI 核心改制：15-281＋10-315 到 07-280＋07-380，不只是換課號
CMU 在 2026 年把原本分開的廣義 AI 與 SCS 機器學習入口，重新整合成 07-280 → 07-380；這是內容與先修路線的重切，不是兩門課逐一改名。
Pacman AI project 血統：Berkeley CS188 與 CMU 15-281 怎麼重組同一套教材
CMU 15-281 的 Search and Games 明確標示源自 Berkeley Pacman AI projects；官方課站另列一份零分 P0 tutorial，以及 P1–P5 五份 programming assignments。