Harvard CS50 AI Week 5：Neural Networks——反向傳播、TensorFlow/Keras、CNN 與交通號誌辨識
Week 5 進入神經網路：感知機到多層網路、反向傳播鏈式法則、損失函數、優化器、TensorFlow/Keras 實作、CNN 卷積/池化、專案 Traffic 訓練 CNN 辨識交通號誌。
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32 篇文章Harvard CS50 AI 綜論（一）：從搜尋到語言——七週 AI 知識弧線的完整圖譜
綜論第一篇：梳理七週主題如何從符號搜尋一路延伸到語言模型，揭示古典 AI 到現代 ML 的知識脈絡與設計哲學。
Harvard CS181 HW1：冰芯溫度迴歸— 先掌握線性、核、神經網路三條路徑
HW1 以 800k 年冰芯溫度資料做線性迴歸、核迴歸與簡易神經網路，先掌握三種模型的訓練與驗證方法，為接下來的分類與深度學習鋪路。
CMU 11-785 Lecture 1：導論：從感知器到深度網路
Spring 2026 Lecture 1 聚焦神經元、感知器、連結主義與深度學習問題設定；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 2：神經網路作為通用近似器
Spring 2026 Lecture 2 聚焦布林電路、網路寬度與深度，以及表示能力不等於可訓練性；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 3：訓練一：學習與經驗風險最小化
Spring 2026 Lecture 3 聚焦資料分布、假設、損失、經驗風險與泛化之間的角色；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 4：訓練二：梯度下降
Spring 2026 Lecture 4 聚焦梯度、學習率、參數更新與線性神經元的訓練；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 5：訓練三：反向傳播
Spring 2026 Lecture 5 聚焦計算圖、chain rule、局部導數與梯度重用；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 6：訓練四：收斂、損失曲面與動量
Spring 2026 Lecture 6 聚焦非凸損失曲面、曲率、鞍點與 momentum 的累積方向；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 7：訓練五：SGD、batch size 與二階方法
Spring 2026 Lecture 7 聚焦full batch、mini-batch、隨機梯度與二階資訊的成本取捨；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 8：訓練六：最佳化器與正則化
Spring 2026 Lecture 8 聚焦AdaGrad、Adam、正則化、BatchNorm、Dropout 與 loss 選擇；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 9：卷積神經網路一
Spring 2026 Lecture 9 聚焦局部連接、權重共享、卷積核與特徵圖；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 10：卷積神經網路二
Spring 2026 Lecture 10 聚焦stride、padding、receptive field 與多通道卷積；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 11：卷積神經網路三
Spring 2026 Lecture 11 聚焦卷積架構堆疊、特徵階層與設計取捨；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 12：卷積神經網路四
Spring 2026 Lecture 12 聚焦CNN 訓練、架構選擇與視覺模型的整體串接；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 13：循環神經網路一
Spring 2026 Lecture 13 聚焦序列狀態、時間展開、參數共享與 recurrent computation；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 14：循環神經網路二
Spring 2026 Lecture 14 聚焦時間反向傳播、梯度穩定性與 LSTM 類 gated memory；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 15：Seq2Seq 與 CTC
Spring 2026 Lecture 15 聚焦可變長輸入輸出、對齊未知問題與 CTC 目標；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 16：CTC blank 與 beam search
Spring 2026 Lecture 16 聚焦blank、collapse 規則、前綴機率與近似解碼；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 17：語言模型與翻譯
Spring 2026 Lecture 17 聚焦自回歸機率分解、條件語言模型與翻譯解碼；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 18：Attention 與 Transformer
Spring 2026 Lecture 18 聚焦query、key、value、scaled dot-product attention 與 Transformer block；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 19：Transformer 與後續架構
Spring 2026 Lecture 19 聚焦encoder／decoder 結構、mask、residual path 與架構變體；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 20：大型語言模型
Spring 2026 Lecture 20 聚焦規模化自回歸模型、訓練階段、推論與能力邊界；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 21：表示學習與 autoencoder
Spring 2026 Lecture 21 聚焦瓶頸表示、重建目標、降維與表示品質；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 22：變分自編碼器
Spring 2026 Lecture 22 聚焦latent variable、ELBO、KL 項與 reparameterization trick；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 23：擴散模型
Spring 2026 Lecture 23 聚焦forward noising、reverse denoising、score／noise prediction 與採樣；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 24：生成對抗網路
Spring 2026 Lecture 24 聚焦generator、discriminator、minimax objective 與訓練不穩定；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 25：圖神經網路
Spring 2026 Lecture 25 聚焦message passing、aggregation、node representation 與 permutation symmetry；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 26：強化學習
Spring 2026 Lecture 26 聚焦state、action、reward、return、value 與 policy learning；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 27：Hopfield 網路
Spring 2026 Lecture 27 聚焦聯想記憶、能量函數、固定點與 pattern retrieval；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 Lecture 28：Boltzmann machine
Spring 2026 Lecture 28 聚焦能量式機率模型、隨機單元、partition function 與學習困難；本文依官方 slides 與錄影重建主線，並提供不依賴課內 grader 的小型自我檢查。
CMU 11-785 深度學習完整課程導讀：28 講能看，作業鏈卻不完整公開
CMU 11-785 Spring 2026 的 28 講內容都有官方 slides 與 YouTube，另有大量公開 bootcamp／recitation；但 HW1–4 的核心規格、starter 與評測依賴 Autolab、Piazza 和 Kaggle。