要刷的课汇总

沉迷vibe coding后自己的基础能力下降越来越多，而且本来自身的基础就很差，所以在这里列一些自己高度需要的一些课程作为后续参考

编程入门

C++

• Stanford CS106B/X: Programming Abstractions in C++

  该课程最吸引我的一点是教授cpp的同时还包含数据结构与算法，一课多吃👍

• CS106L: Standard C++ Programming

  这门课更聚焦于cpp本身，算是进阶内容吧，如果有时间可以看看

Linux shell

• UCB: Sysadmin DeCal

  本课包括 Linux 基础、shell 编程（还有tmux 、vim）、包管理、服务(Services)、基础计算机网络、网络服务、安全(密钥管理)、Git、Docker、 Kubernetes、Puppet 和 CUDA。 十分适合新手了解和入门 Linux 环境相关内容。

  我自己虽然一直在用ubuntu，但对其背后的linux可以说是一窍不通，shell也一直当作ai的一个工具，没有深入了解，故将这节课作为必学。

汇编

• CMU CS15213: CSAPP

  csapp不必多言，必必必必看

人工智能

• CS188: Introduction to Artificial Intelligence

  覆盖面广，看课程notes即可，作为基础知识补足，必看。

• CMU 10-414/714: Deep Learning Systems

  机器学习系统大课，包含从现代深度学习系统框架的顶层设计，到自微分算法的原理和实现，再到底层硬件加速和实际生产部署。对于入门infra是不错的课程，必看。

• Deep Reinforcement Learning

  强化学习课程，必看。

• CS285: Deep Reinforcement Learning

  深度强化学习入门课程，包含大量公式讲解，课程作业有大框架，相对简单。后面要深入了解rl的时候再看看是否需要其他课程。

• CS294-158-SP24 Deep Unsupervised Learning Spring 2024 强化学习领域的顶级巨佬 Pieter Abbeel 主讲，相比 MIT 的课程内容更加丰富全面，并且有配套课程视频和 Slides。此外课后作业只有测试代码，需要学生自主编写模型架构定义和训练代码，虽然硬核但很适合有志于炼丹的同学练手。

计算机408内容暂时没有时间看了，能把上面的课刷完，就已经很👍了。

数学基础

• UCB CS70 : discrete Math and probability theory

  离散数学入门，我们的培养计划居然没有离散数学课，但是对于以后的研究数学基础又很重要，没招了。