标签
哈佛大学开源了一套全面的两卷本机器学习系统教科书，涵盖针对现实约束工程化AI系统，包括分布式训练、生产推理、边缘部署和治理，并配有TinyTorch、硬件套件和交互工具等实践组件。
一本免费的在线书籍，自底向上涵盖计算机科学，由 Ian Wienand 编写，提供 PDF、EPUB 和源代码格式。
介绍开源教材《Mathematical Foundations of Reinforcement Learning》，从数学角度深入浅出地讲解强化学习，配有大量视频和代码实现，适合具备基础概率论和线性代数的学习者。
麻省理工学院物理学家Sanjoy Mahajan的教科书《The Art of Insight in Science and Engineering》在MIT OpenCourseWare上免费提供，教授九种有效解决复杂问题的思维工具。
MIT教科书《Mathematics for Computer Science》已翻译成日语，可在inzkyk.xyz获取。
Jurafsky和Martin的《Speech and Language Processing》教科书第三版于2026年1月发布，其中对Transformers进行了清晰解释，并包括ASR、TTS和DPO等新章节的更新。
2026年1月6日发布的《Speech and Language Processing》第3版草案由Dan Jurafsky和James H. Martin撰写，采用了修订后的结构，重点关注大型语言模型并更新了章节。
一条推文重点介绍了朱拉夫斯基和马丁教科书中的Transformer架构章节，赞扬其对自注意力、多头注意力及相关机制清晰且数学基础扎实的解释。
MIT Press 将机器人学教科书《Introduction to Autonomous Robots》在 GitHub 上以 Creative Commons 许可证免费发布，涵盖本科生所需的基础主题。
MIT已将Goodfellow、Bengio和Courville合著的《深度学习》教科书完整免费公开，无需付费墙或注册，提供超过800页的基础知识。
Steven Brunton 宣布他的新书 'Optimization: A Bootcamp for Machine Learning, Inverse Problems, and Control'，现已开放预订，并配套提供免费PDF、YouTube视频和Python代码。
Math Academy技术负责人免费开放为美国顶尖高中数学/计算机科学课程编写的教科书，源自Eurisko项目（2020-2023）引导学生完成硕博级课程的经验。