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崔南莲 2025-05-13 【人工智能】 4983 人已围观

机器之心报道⑳、最近❶，Meta 公司首席 AI 科学家⑫、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❸。

讲义地址：https://arxiv.org/abs/2505.03861

教学大纲：https://docs.google.com/document/d/1OngR25IMEM5bJ458J8z4OCnTFG87KJ5ihgWojU1DD64

该课程聚焦于以随机梯度下降为核心的基础机器学习算法②，特意避开大型语言模型内容⑥，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⑥。

在这个人人都关注 LLM 的时代⑥，这样的课程设计乍看似乎很特别❸。但对比其他高校的课程表会发现❷，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③。

比如斯坦福 CS229⑩，是经典的机器学习基础课程⑳，2025 年冬季课程简介中⑩，课程系统讲授包括线性回归⑫、逻辑回归⑭、SVM⑬、神经网络⑧、聚类❸、降维⑥、EM 算法等基本模型与方法①，强调数学推导与优化思想⑩，广泛应用于跨领域研究⑭。

MIT 的 6.790 课程是其研究生阶段的核心机器学习课程❸，前身为 6.867❶，现已更新为 6.7900⑧。该课程强调从概率建模和统计推理的角度深入理解机器学习方法⑩，适合希望在理论与实践之间建立坚实联系的学生⑳。

清华电子系研究生课程也设置了《机器学习》《统计推断理论和方法》等核心理论课程③。

而最新 LLM 内容多在专门选修课中出现⑳，比如斯坦福大学 CS25: Transformers United❷，是一门专注于 LLM 和 Transformer 架构的研究型课程❶，详见机器之心报道《OpenAI⑭、谷歌等一线大模型科学家公开课⑫，斯坦福 CS 25 春季上新⑦！》 ⑦。

可以看出⑲，教育界普遍认为基础教学有助于学生长远发展⑫。Cho 在撰写讲义时引用了 Sutton 的「苦涩教训」⑪，强调通用可扩展方法比具体架构更重要⑥。他刻意省略了复杂体系而专注于历史上成熟的算法和数学直觉▓，认为「一个学期时间不足以深入所有主题」⑳，只能先打下坚实基础⑨。

此外❷，Cho 曾在博客中提到④，2010–2015 年间深度学习尚未普及时⑮，很多 ML 课程对神经网络仅作简单提及⑧。

如今通过强调经典方法②、阅读经典论文①，可以让学生理解知识的源头与演进脉络⑯，培养批判性思考能力⑮。总体而言⑫，基础导向的教学能让学生掌握算法背后的数学原理和优化方法⑨，而不是「盲目套用」最新模型⑱。

理论 VS 实践⑤、但我们无法逃避的一个问题是：大学培养机制强调基础④、原理和科研能力❸，而实际工作环境尤其在工业界常常需要快速响应⑦、工程落地❶、产品迭代能力❸。

一味的强调「必须理解深层原理」①，在某些语境下❸，确实可能显得有些「何不食肉糜」❶。

「你怎么连 attention 的 Q/K/V 向量都没推导过就来调模型⑧？」现实可能是：「我只是想学个微调技巧⑬，用 LLaMA 写个客服机器人❸。」

对此不少大学也在积极探索解决方案⑱，为弥补科研与工程能力脱节⑯，不少学校推出了「桥接」课程或实践项目⑨。

例如⑥，斯坦福大学在开设 CS229 等理论课的基础上③，还专门设立了 CS329S《机器学习系统设计》实践课⑨。这门课着重讲授如何构建可实际部署⑦、运行稳定且具备扩展性的机器学习系统⑪，内容包括数据处理①、特征提取③、模型上线与监控等环节②。

CMU 的机器学习博士生必须修读 10-718《机器学习实践》课程▓。在这门课中⑤，学生需要完成学期项目❸，从头到尾搭建并部署一个完整的机器学习系统❷。课程描述明确指出⑥，学生将通过项目学习处理真实场景下的数据问题⑮，掌握从原始数据清洗到模型最终上线的全流程技能⑫。

国内高校也开始重视实践教学⑱。清华大学电子系与企业合作开设了多门实用性课程④，如「大数据技术的应用与实践」❷、「高阶机器学习」和「智能制造」等❸，将行业实际案例和编程实践引入教学过程⑨。

为何高校仍执着于「慢功」❷？

在当今技术飞速发展的背景下②，许多高校依然强调「打好基础⑱、追求深刻理解」②，这并非单纯的「固步自封」❸。

真正的技术能力不仅在于「会用工具」或「能跑模型」⑦，而在于理解方法背后的原理❸，在面对新问题❶、新技术时②，具备独立分析⑲、判断和创造的能力⑲。吴恩达曾在一篇文章中以个人经历说明持续学习基础知识的重要性②，他强调「牢靠且及时更新的基础知识是成为一名高产机器学习工程师的关键」⑨。

文章链接：https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-146/

这种理念的核心在于「抗变化性」⑮。技术潮流更新迅速⑥，从 CNN 到 Transformer③，再到 LLM 和多模态系统④，每一步都可能颠覆现有工程范式⑫。

要适应这些变化⑯，不能仅靠追逐热点⑫，而需深入掌握优化⑫、泛化❸、表示学习等底层理论①。只有理解「为何这样设计」以及「背后的假设是什么」❶，才能在面对全新技术时避免迷茫⑫。

此外②，深厚的基础是科研与技术创新的起点⑪。科研不仅是调参或复现论文⑱，更在于提出问题⑯、构建假设❶、设计新方法⑦。这离不开扎实的数学工具❶、严谨的逻辑训练以及对经典工作的积累⑭。基础课程培养的不仅是知识点⑫，更是抽象思维与批判性思考能力⑱。

深度学习教父⑯、图灵奖得主 Geoffrey Hinton 在接受 MIT Technology Review 采访时指出⑥，正是对基础算法的长期坚持和深入研究⑱，才推动了深度学习的突破⑲，「我们花了几十年时间打磨神经网络的基本原理②，直到 2010 年代才迎来真正的应用爆发⑥。基础知识的积累和理解②，是 AI 领域每一次重大进步的根本③。」

当然④，这种教育路径并非忽视实践⑥，而是强调：真正的实践力应建立在理解力之上⑦。不仅要会用工具⑦，更要了解其来龙去脉⑥、适用边界与改进方向②。

因此④，「找工作」与「打基础」并非非此即彼的选择题⑱，而是时间维度上的权衡⑦。短期内❸，工具技能能带来直接的岗位匹配❷；但长期来看❷，基础能力才是跨越技术周期①、持续成长的「护城河」⑬。

课程讲义⑥、现在我们回过头来看看这份 100 页 pdf 的课程讲义❸，它对机器学习进行了全面介绍①，涵盖了基础概念和现代技术⑦，有兴趣的读者可以阅读原文⑬。