刘杰夫的人工智能学习笔记

你好，旅人！欢迎来到我的人工智能学习笔记。

一开始笔记是用来记录学习强化学习的，后来发现笔记很好用，于是便陆续把人工智能相关的、机器人相关的、计算机科学相关的内容都记录在本笔记中。

本笔记系列在以下课程学习中逐步完成，感谢以下资料，在后续笔记中不再赘述：

• 古典人工智能
  • 人工智能：现代方法（第四版）
  • Tufts CS131: Artificial Intelligence (Prof. James Skripchuk), 2026 Spring
• 机器学习（经典机器学习）
  • Brandeis CS149: Machine Learning by Prof. Pengyu Hong, 2025 Spring
  • UCB CS 189/290A: Intro to Machine Learning 2025 Fall (https://eecs189.org/fa25/)
  • 动手学机器学习 by 余勇教授团队（上海交通大学）
• 深度学习
  • Tufts CS130: Optimization in Deep Learning By Prof. Mai Vu, 2025 Fall
  • Tufts CS137: Deep Neural Networks by Prof. Liping Liu, 2026 Spring
  • Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
  • Dive into Deep Learning by Aston Zhang, Mu Li, etc.
• 强化学习/深度强化学习
  • Tufts CS138: Reinforcement Learning by Prof. Jivko Sinapov, 2025 Spring
• Robotics/Robot Learning
  • Brandeis CS119: Robotics by Prof. Pito Salas, 2024 Fall
  • CMU 16-831 by Prof. Guanya Shi

注：笔记中的很多图片来源于网络，公开课件等教材，如有侵权请联系我删除。

现在已经在具体的笔记页面增加了评论功能，如果有问题、指正或是任何讨论都可以留下评论。