机器之心报道 编辑：+0 最近，Meta 公司首席 AI 科学家、图灵奖得主 LeCun 转发了他在纽约大学的同事 Kyunghyun Cho 的一篇帖子：内容是关于这位教授 2025 学年机器学习研究生课程 的教学大纲和讲义。 该课程聚焦于以随机梯度下降（SGD）为核心的基础机器学习算法，特意避开大型语言模型（LLM）内容，同时鼓励学生深入研读领域经典论文，回溯机器学习 的理论发展脉络。 在这个人人都关注 LLM 的时代，这样的课程设计乍看似乎很特别。但对比其他高校的课程表会发现， 各大高校研究生机器学习课程仍普遍以基础理论和经典模型 为核心。 比如斯坦福 CS229， 是经典的机器学习基础课程，2025 年冬季课程简介中，课程系统讲授包括线性回归、逻辑回归、SVM、神经网络、聚类、降维、EM 算法等 基本模型与方法，强调数学推导与优化思想，广泛应用于跨领域研究。 | 信息 | | | --- | --- | | 日历 | 6.790 | | 员工 | | | 每周日程表 班级政策和支持 | 机器学习 | | 书籍 | | | 办公时间 | 课程站点 | | 家庭作业 | 对于技术问题：请在 Piazza ...