CS124 Week 1 Introduction and Setup：先把語言問題拆成可計算的元件
CS124 Winter 2026 第一週不是先教 Transformer，而是先畫出從斷詞、分類、檢索到語音與網路的十週路線，並用 PA0 建好後續九週共同使用的 Jupyter 環境。
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11 篇文章CS124 Week 10 PageRank and Social Networks：從 anchor text、圖中心性到課程收束
Week 10 以 anchor text、PageRank 與 centrality 分析 Web graph；post-training、多語與 speech 只歸於檔名及內容標示 2025 的公開 final deck outline，不歸為 2026 現場內容。
CS124 Week 2 Words, Tokens, Edit Distance, and N-grams：LLM 之前先決定模型看見什麼
Week 2 把文字處理拆成三層：以 BPE 建立 token 詞彙、以動態規劃求最小編輯距離，再以 n-gram 近似序列機率；PA1 把正規表示式與 BPE 變成可執行作業。
CS124 Week 3 Logistic Regression and Text Classification：從特徵到機率與 loss
Week 3 用 logistic regression 串起文字特徵、sigmoid 機率、cross-entropy loss 與 gradient descent，讓分類不只輸出標籤，也能說明每個特徵如何推動預測。
CS124 Week 4 Information Retrieval：從倒排索引、tf-idf 到 RAG 的檢索底座
Week 4 從倒排索引建立候選集，以 tf-idf 與 cosine similarity 排序，再把檢索結果接到生成模型；PA3 要求實作的不是聊天介面，而是 RAG 前半段可檢查的搜尋核心。
CS124 Week 5 Embeddings and Social NLP：語境向量與公開材料的證據邊界
Week 5 的公開材料支持 distributional hypothesis、word embeddings 與 cosine similarity；同週 Social NLP 現場課未錄影且投影片受限，具體 audit 方法只作作者延伸。
CS124 Week 6 Neural Networks and LLMs：從神經元、反向傳播到 decoder-only 模型
Week 6 以公開 neural-network slides 建立 weighted sum、nonlinearity、loss 與 backpropagation，再用檔名標示 2025 的公開 LLM/Transformer deck 連到 decoder-only 架構，不視為 2026 現場逐字內容。
CS124 Week 7 Transformers and Speech Processing：causal attention、生成與未錄現場課的邊界
Week 7 的可公開主線是 PA6a：實作 causal self-attention、訓練 Shakespeare 小型 Transformer、取樣並計算 perplexity；同週 speech live lecture 未錄影，只能保留為明示缺口。
CS124 Week 8 Speech and PA7/Git Lab：把 TTS→STT pipeline 當成可稽核的資訊損失
Week 8 以 PA6b 把文字轉語音再轉回文字，要求分類錯誤、檢查格式遺失與口音偏差；同週 Lab 4 以 Git 與 PA7 協作把課程帶入團隊 agent 專案。
CS124 Week 9 Collaborative Filtering and LLM Agents：從電影相似度到搜尋與記憶工具
Week 9 以 item-item collaborative filtering 產生電影推薦，再把推薦、web search、database 與 memory 包成 LLM agent tools；PA7 同時把模型非決定性、API 預算與團隊協作變成交付條件。
Stanford CS124 導讀：課號掛 100，先修寫死四門，而且下一學年整年不開
CS124 是 Stanford NLP 分支的第一門課，教科書是 Jurafsky 自己免費放在網路上的《Speech and Language Processing》，九個作業 repo 全部公開。但課程網站首頁掛著一行公告：2026–27 學年整年不開。而且那份課綱指定的章號，已經跟 2026 年 8 月版的教科書對不上了。