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前言
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机器学习数学基础
- 线性代数
- 微积分
- 统计与概率
经典统计学习方法
- 线性模型
- 贝叶斯方法
- 支持向量机
  - 支持向量机
  - 核技巧
- 决策树与集成
- 无监督学习
  - 聚类
  - 降维
神经网络与深度学习
- 神经网络结构
- 优化神经网络
  - 梯度下降
  - 自适应优化器
- 深层网络稳定性
- 卷积神经网络
- 生成式模型
- 序列模型
语言模型的奇点
- Transformer 架构
- 预训练与微调
  - 预训练数据工程
  - 缩放定律
- 对齐训练
- 推理能力
- 前沿与融合
AI Infra & 应用（名字待定）
机器学习经典论文
附录
- 构建沙箱环境
- 临时格式测试页面

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