Uncertainty——機率、貝氏網路、馬可夫模型與遺傳推斷｜Harvard CS50 AI 第 2 週
第 2 週講機率：條件機率與貝氏法則把證據換算成機率；貝氏網路用箭頭把聯合機率拆成每個節點的條件機率表，列舉推論算得精確但慢，拒絕取樣與概似加權用樣本近似；馬可夫鏈用轉移模型描述隨時間變化的狀態，隱藏式馬可夫模型再加上感測模型，從觀察反推看不到的狀態。附逐段時間連結，以及 Heredity、PageRank 兩個專案的解題思路與檢查方式。
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2 篇文章PageRank and Social Networks：從 anchor text、圖中心性到課程收束｜Stanford CS124 第 10 週
第 10 週把網頁和人際關係看成圖。連結分析教 anchor text 與 PageRank：一個隨機亂點連結的人長期停在每一頁的機率，就是那一頁的分數。社群網路教中心性、群聚係數、小世界與弱連結。最後一堂現場課回到 LLM，講偏好對齊、可解釋性與機器翻譯。