Berkeley CS189 在網路上同時有好幾個學期的版本。本系列之後的講次與作業導讀以 Spring 2026（Listgarten／Dimakis）為底本：講義、25 支講課影片、附解答的 discussion、HW1–5 題目與期中考解答都能匿名取得，判為 A3。Spring 2025（Shewchuk）是另一條經典路線，SVM、決策樹、PCA、boosting 只有它講；Fall 2025 的作業資料夾匿名打開是空的，所以不選；Fall 2026 還在進行中，只拿來對照。
CS189 Spring 2026 HW1 分三塊：10 題書面數學熱身（線性方程組、特徵分解求矩陣冪次極限、SVD、翻轉影像的矩陣、偏微分、遞迴式連鎖律、四題機率含癌症篩檢的 Bayes），加上兩本公開在 Modal 上的 Fashion-MNIST notebook：Part 1 練 pandas／Plotly／K-means／MLP／矩陣做影像增強／tensor 謎題，Part 2 做價格回歸、MAE／MSE／R²、混淆矩陣，最後處理一份被旋轉過的秘密測試集。截止 2/20，沒有官方解答。
HW2 是一份純書面作業，共 10 題。前半練讀論文（Chatbot Arena）和回歸、MLE/MAP 的基本推導，後半兩大題最重：Mixed Feelings 從 k-means 對離群值的脆弱一路推到 robust k-means 和加了均勻背景的 GMM；Watch Me Flow Dat 證明 conditional flow matching 和離散化後的 MLE 是同一個目標。題目 PDF 和 LaTeX 範本都能匿名下載，沒有官方解答。
HW3 分兩半：書面四題從 logistic regression 的 Newton 法、座標下降的收斂分析，走到反向傳播／VJP／隱式微分，最後用資訊瓶頸重新看「深度網路在壓縮什麼」；notebook 要你用 NumPy 寫出 BearTensor 計算圖、拓撲排序反向傳播、SGD/Momentum/Adam，再拿它訓練紅酒品質回歸，選做 Muon。題目與 notebook 全部公開，官方解答與 hidden tests 不公開。
HW4 分三份：書面題帶你用「問題 → 現有做法 → 提案 → 方法 → 貢獻」的順序讀 ResNet 與《Attention Is All You Need》；4.1 notebook 用 PyTorch 寫 CNN、ResNet-18，再從 softmax 一路拼出 encoder-decoder transformer，在 TinyStories 上訓練並生成故事；4.2 notebook 把 DNA 切成 6-mer 餵給預訓練 DNABERT 分物種，把聲音轉成頻譜圖交給 ConvNeXt，比較從零訓練、凍結 backbone、全解凍三種微調。兩個 Kaggle 競賽，5/1 截止。校外讀者拿得到題目，拿不到課程資料包與測試。
HW5 是 Spring 2026 唯一標成選修的作業，5/11 到期，和期末考同一天。書面有三塊：用 scRNA-seq 當背景推 InfoNCE 的梯度與負樣本數的取捨；證明最佳去噪器是條件期望、推到 continuity equation；把 flow matching 的直線路徑推廣成一般插值。Notebook 則是完整的 LLM 微調流程：固定用 Qwen2.5-0.5B-Instruct，把 MMLU machine_learning 轉成 chat 格式，用 TRL 的 SFTTrainer 全參數微調，比較微調前後在 CS189 考題上的準確率，最後對 169 題測試集提交 Kaggle，同時要防 catastrophic forgetting。官方附 hw5-sol.pdf，只涵蓋書面題。
CS189 Spring 2026 的前三講不急著推公式，先教你怎麼判斷一個問題該不該用 ML、怎麼用 pandas 和 Plotly 看資料、怎麼用 scikit-learn 走完一次訓練、驗證、測試的流程。Lec 1 只有投影片沒有錄影；Lec 2–3 有投影片與影片；Discussion 1 是微積分、線代、機率的熱身，附解答與 walkthrough。這三講是 HW1 的直接前置。
CS189 Spring 2026 第 4–7 講用一條線串起非監督式學習：先用 K-means 分群，指出它的弱點（硬指派、沒有機率框架、只適合體積相近的圓形群），再複習機率、引入最大概似估計（MLE）與多變量高斯，最後把 K-means 改寫成高斯混合模型（GMM）。GMM 的 log-likelihood 沒有封閉解，這個缺口正好把課程帶向梯度下降。四講都有投影片與影片，Discussion 2–3 附解答與 walkthrough。
CS189 Spring 2026 用四講把線性回歸講成同一件事的三個角度：高斯雜訊下的 MLE 等於最小平方；最小平方的解是把 y 正交投影到 X 的欄空間；特徵共線或參數太多時，用 ridge（等於高斯先驗的 MAP）或 lasso（等於 Laplace 先驗）把解拉回來，λ 則交給驗證集決定。講義、影片、Discussion 3–4 解答都能匿名取得。
CS189 Spring 2026 Lec 11–12 把分類拆成兩條路：生成式先為每一類建 p(x|y)（GDA：共變異數相同得 LDA、線性邊界，不同得 QDA、二次邊界），判別式直接建 p(y|x)（logistic regression：sigmoid、softmax、交叉熵 MLE，沒有封閉解要靠梯度下降）。兩者的橋是：LDA 的後驗一定能寫成 logistic 形式，反過來不成立。評估方面，準確率在類別不平衡時會騙人，ROC／AUC 掃過所有門檻、不看校準，PR 曲線則在意類別比例。
CS189 Spring 2026 用兩講處理梯度下降。Lec 13 從 Hessian 的特徵值推出學習率上限和條件數，再一路講到 momentum、學習率排程、AdaGrad／RMSProp／Adam 與 mini-batch SGD。Lec 15 由 Dimakis 用一個小資料表手算梯度重走一遍。兩份講義、錄影、Lec 13 的手寫稿，以及 Discussion 6、7（附解答）都能匿名取得。
Lec 14 把 ridge 重新解釋成「最小平方 + 高斯先驗」的 MAP，再拆解 bias-variance，最後借 Chatbot Arena 示範怎麼讀論文。Lec 16 從壓縮講熵，接到 KL、cross-entropy，再回到 logistic regression 的損失函數。3/17 的期中考題與官方解答都公開在考古題資料夾：6 題、56 分、110 分鐘，另有 6 支逐題講解影片，可以照著模擬一次。
Lec 17 用 XOR 說明為什麼線性模型、甚至多層線性模型都學不會非線性邊界，只要一層 ReLU 就能解；萬能近似定理保證「存在」，但不告訴你怎麼找權重、要多寬。Lec 18 把 chain rule 系統化成計算圖上的反向傳播：多條路徑的梯度相加，成本和參數數量成線性，有限差分則是平方。Discussion 8 讓你親手證明 GD 收斂速率與一維 ReLU 萬能近似。
Lec 19 先收尾反向傳播，接著處理「怎麼讓梯度一直流得動」：全零初始化會讓所有單元學成一樣，要用小的隨機值（ReLU 用 He 初始化）；batch norm 用 mini-batch 的平均與變異數正規化 pre-activation。後半進入 CNN：局部連接加權重共享，讓同一個特徵偵測器掃過整張圖。Lec 20 補完 pooling、receptive field 與 CNN 的訓練，再談 early stopping、dropout，以及和傳統 bias-variance 圖不一樣的 double descent。
Lec 21 先講 CNN 缺什麼：只有頂層看得到整張圖。接著用 TF-IDF、RNN 看圖說話、soft attention 鋪路。Lec 22 從「軟性字典查詢」推出 self-attention：Q、K、V 三個線性層，SoftMax(QKᵀ/√D)V，再加上多頭、MLP、殘差與 LayerNorm，組成 transformer layer。attention 本身不看順序，所以需要位置編碼。Discussion 10 手算一次 QKV，並證明為什麼要除以 √D。
Lec 23 把 transformer 接成一個會預測下一個 token 的模型：切 token、查 embedding、疊 L 層 masked attention，最後乘回 embedding 表做 softmax，用交叉熵（也就是 MLE）訓練。預訓練只給知識，要會聊天還需要 SFT、LoRA、RLHF、DPO；推論時再靠 in-context learning、RAG、chain-of-thought 與工具呼叫。Lec 24 把「自己造一個假的監督任務」推廣到影像：自編碼器、上色、補洞、旋轉、拼圖、聚類，最後到對比學習、SimCLR 與 CLIP。Discussion 11 練位置編碼、RoPE、causal mask 與 KV cache。
最後三講把前面學的東西用在兩個前線。Lec 25 講蛋白質：AlphaFold2 解了「序列→結構」，但工程上真正卡的是「哪條序列有我要的功能」，而設計等於在 20^L 的離散空間裡當模型的對手；講義把條件生成 p(x|y) 收斂成三條統計上正確的路，最後都回到 Bayes rule。Lec 26 是線上 guest lecture，沒有公開教材。Lec 27 先定義 agent（LLM 在迴圈裡用工具、自己決定下一步），再說「資料被環境取代」：環境 = Docker + 任務 + verifier，拿來做 SFT、RL（RLVR、GRPO）或不動權重的 GEPA。期末自評用 Fall 2025 與 Spring 2025 期末考加解答，Spring 2026 期末沒有公開。
CS189 在網路上有好幾個學期的版本。本系列從第 2 篇起以 Spring 2026（eecs189.org/sp26，A3）為底本，逐講、逐份作業導讀；Spring 2025（Shewchuk）是另一條經典路線，公開 25 講 notes、HW1–7 與歷屆考題，但正式錄影在 bCourses 要登入；Fall 2026 還在進行中，只拿來對照。本篇是系列入口與全系列目錄。