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世界名校 AI／CS 課程地圖：哪些課真的能公開自學？

2026年8月21日 1 分鐘
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TL;DR 這份地圖盤點 Stanford、CMU、MIT、UC Berkeley 在 2025–2026 年的 AI／CS 課程，將公開程度拆成 A0 課表可見、A1 課綱可見、A2 教材部分開放、A3 足以自學。課程官網存在、YouTube 播放清單存在，都不代表校外讀者真的拿得到當期影片、作業與起始碼。
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目錄
  1. 公開課不是 yes／no，而是四個等級
  2. 第一層：真的能從頭跟到尾
  3. 第二層：教材夠新，但校外體驗少一塊
  4. 第三層：最新課程正在改制或還沒把材料放出來
  5. 四間學校應該怎麼讀
  6. CSDIY 應該放在哪裡
  7. 這個系列已經寫到哪裡
  8. 更新紀錄
  9. 參考資料
    1. 本站系列文章
    2. 官方課程網站與外部資源
系列: 世界名校 AI／CS 課程地圖 (0 / 37)
Harvard CS50 AI Week 0：Search——從 DFS、BFS、A* 到 Minimax 與 Alpha-Beta 剪枝

🌏 English version

搜尋「Stanford CS229」、「Berkeley CS188」或「MIT deep learning」，很快就能找到課程網站、YouTube 影片和別人整理的筆記。真正麻煩的問題在下一步：這些東西是不是同一個學期？現在不用學校帳號還打得開嗎？作業只有題目，還是連起始碼與必要檔案都有？

這份地圖先盤點 Stanford、Carnegie Mellon University（CMU）、MIT 與 UC Berkeley，時間範圍是 2025–2026。2026 年版本完整就優先；如果新學期只有課表、錄影鎖在校內系統，而 2025 年官方版本更完整，2025 也會正式列入。每篇單課導讀都會標明採用學期，不把 2025 影片與 2026 作業包裝成同一套課。

這不是大學排名，也不是「哪間學校最好」。它只回答兩件事：這間學校如何安排 AI／CS 課程，以及校外讀者現在到底拿得到多少。

公開課不是 yes／no，而是四個等級

「課程公開」至少可能指七件不同的事：課程描述、課綱、投影片、作業題目、起始碼、解答與錄影。一個網站只要公開其中一項，搜尋引擎就可能把它送到你面前，但這不等於你能照著修完整門課。

本站使用四個編輯標籤。這不是學校官方分級，而是用來約束文章能承諾到哪裡：

等級校外讀者拿得到什麼文章可以承諾什麼
A0 課表可見課名、學分、簡介只說它在課程地圖上的位置
A1 課綱可見syllabus、週次、閱讀清單可以分析範圍，不能評論作業體驗
A2 教材部分開放講義、部分作業或錄影可以做選題式導讀，必須列出缺口
A3 足以自學系統化教材，加上作業與必要檔案可以提供完整自學路線

錄影不是 A3 的必要條件。一門課若有完整講義、作業、起始碼與清楚的評量順序，仍可能足以自學。反過來，只有 YouTube 播放清單，沒有練習材料，也不會自動升成 A3。

怎麼做：以後看到一門「公開課」，先別按播放。用五分鐘找出 syllabus、第一份作業與 starter code。三樣找得到，再決定是否投入幾十小時。

第一層：真的能從頭跟到尾

目前最乾淨的例子之一是 MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning。2026 年版（3/30–5/25，已結課）公開九講影片、投影片與三個 software labs；2025 封存版則保留十講影片與三個 labs。它很適合自學，但要記得它是密集 bootcamp，不是完整一學期的深度學習課。

Berkeley CS188 Spring 2026也接近完整公開：投影片、教材章節、discussion materials、六個 Pacman projects 與逐講影片都能從課站取得（2026-08-27 已封存，頁面提示當期請看 su26）。正式課程的 Ed、成績與教學人員支援仍限修課生，但校外讀者至少能走完主要學習路徑。本站的 CS188 Spring 2026 總覽已盤點 P0–P5 六個 projects 與建議修課順序。

Stanford 的情況不是只有零散影片。Stanford CS 課程地圖已按官方先修關係整理從 CS106A 到 CS336 的階梯；其中 CS336 Spring 2026（3/30–6/3 已結課）公開講義與五份 GitHub 作業、YouTube 完整播放清單，Spring 2025 也有 Stanford Online 官方錄影。它的限制不在網址，而在算力：教材公開不代表完成每份作業都免費。

這一層最適合直接寫單課導讀，因為文章可以把「學什麼、做什麼、從哪裡開始」接成一條真正走得通的路。

第二層：教材夠新，但校外體驗少一塊

Berkeley CS288 Spring 2026公開 post-training、RAG、reasoning、agents 等主題的投影片，也公開三份作業與專案說明。缺口是錄影：當期 YouTube playlist 確實存在，但匿名載入會回傳 UNPLAYABLE，課站也明寫需要 Berkeley login。這門課仍能做教材導讀，不能宣稱「影片也全公開」；CS288 導讀系列總覽已按這個邊界完成。

Berkeley CS285 Spring 2026公開二十五講投影片、五份作業與 GitHub 起始碼，當期錄影卻放在 bCourses。官方另連到較舊的公開影片，因此可行的做法是：主文分析 2026 教材，把歷史影片放在獨立替代資源區，清楚標出年份。CS285 導讀系列總覽就是照這個原則寫的。

MIT 6.7960 Fall 2025公開完整 schedule、投影片、readings 與 PyTorch Colab，但題目在 Gradescope、解答在 Canvas。本系列會把它列為 A2：可以深入讀教材設計，不能承諾完整重現修課體驗。

怎麼做：選 A2 課程時，先寫下你要的成果。如果目標是理解一個主題，投影片與 readings 可能已經夠；如果目標是做完整作業，缺少題目、資料集或評分器就是停止訊號。

第三層：最新課程正在改制或還沒把材料放出來

CMU 是最不能只看舊課號的一間。新的 07-280 AI & ML I把搜尋、機器學習、LLM 與強化學習放進共同入口，後面接 07-380 AI & ML II。官方 FAQ 說明這組新課要取代 15-281 與 10-315；因此 15-281 的 Spring 2026 公開教材仍有價值，卻不能再代表 CMU 最新主線。CMU AI／ML 課程地圖整理了新制下的完整自學路線，改制的細節另外寫在〈CMU AI 核心改制〉。

截至 2026 年 8 月 27 日，07-280 Fall 2026 已是完整課站：24 講 schedule（8/25–12/3）、逐講投影片與 notes、週五 recitation、12 份作業（HW0–HW11，含 Building AlexNet／GPT-2／AlphaZero）與每週 pre-reading checkpoint 皆已上線。先前「多數材料尚未發布」的狀態已結束；本站的 CMU 07-280 完整課程導讀（24 講逐講＋3 篇階段複習＋結業路線）即按此當期版完成。

同校的 11-785 Introduction to Deep Learning則是另一種情況：Spring 2026（已結課）與 Fall 2025都逐講提供官方 YouTube，投影片也公開，Fall 2026亦已上線；作業卻混用 Autolab、Kaggle 與 Piazza。影片已確認能看，能否完整自學仍要逐份檢查 starter assets。

進行中或尚未開課的學期，只有 schedule 不算「最新公開課」。本站會等材料真的出現再升級，不用年份的新換掉內容完整的舊。

四間學校應該怎麼讀

學校課程地圖的主問題目前最適合的公開入口
Stanford先修關係如何從系統與數學地基一路接到研究級 AI？CS221、CS336；CS103／CS107／CS109／CS111／CS161 已完成逐講導讀
CMU07-280／07-380 新制如何接到 ML、DL、NLP 與 systems？07-280 Fall 2026（24 講已上線）、10-301/601、11-785（S26 已結課，F26 已上線）
MIT現行課號、當期課站與歷史 OCW 如何對齊？6.S191（2026 已結課）；6.7960 做 A2 教材導讀
BerkeleyCS188／CS189 之後如何分流到 NLP、RL 與視覺？CS188（sp26 已封存，現為 su26）；CS288、CS285 做教材型導讀
Harvard通識 CS50 系列如何銜接 CS181／CS182？CS50 AI 錄影版本與 CS181／CS182 作業開放狀況

Harvard 已於 2026-08-22 補上為第五所學校的地圖，見上表。

學校地圖與單課導讀是兩種文章。即使一間學校的教材全鎖在 LMS，仍可以靠現行 catalog、program requirements 與 schedule 重建課程路線；只是文章只能承諾「看懂怎麼選課」，不能承諾「不用入學也能修完」。

CSDIY 應該放在哪裡

CSDIY很適合回答「社群實際跟過哪個版本」。例如它會保存歷史影片、作業經驗與補充資源，這些資訊常比學校課表更接近自學現場。

但它不能單獨證明三件事：課程在 2026 年仍開、當期入口仍允許匿名存取、第三方影片具有官方身分或開放授權。反過來，CSDIY 沒收錄一門課，也不表示官方材料不能自學。

因此這個系列固定用雙軌：官方來源判斷當期課程與權限，CSDIY 補歷史版本與社群實修經驗。兩者不互相取代。Berkeley CS188 與 CMU 15-281 共用同一套 Pacman projects 的歷史，就是靠社群紀錄才拼得完整，這段血統另寫成〈Pacman AI project 血統〉。

這個系列已經寫到哪裡

五篇學校地圖已完成：Stanford、CMU、MIT、Berkeley與 Harvard。單課深讀也已大幅展開：

還沒寫的是 Harvard CS181／CS182 的單課深讀。MIT 6.7960 與 Harvard CS50 AI 的單課深讀已在本站 ai/tech 分類上線（見參考資料）。

如果你現在只想選一門開始，做一個很小的測試：打開 MIT 6.S191 的第一個 lab，或 Berkeley CS188 的第一個 project，給自己九十分鐘。九十分鐘後還能說清楚環境缺什麼、下一步要做什麼，這門課才真的進入你的自學清單。收藏一個播放清單不算開始。

更新紀錄

  • 2026-08-27（3）：新增 CMU 07-380 Fall 2026 總覽（首開 26 講 A2→A3 過渡版，Lec01 已公開，對照 07-280），「還沒寫」清單移除 07-380。
  • 2026-08-27（2）：新增 Berkeley CS189 Spring 2025 總覽（HW1–7 A3，對照 Fall 2026 eecs189.org/fa26 27 講行事曆），「還沒寫」清單移除 CS189 與 MIT 6.7960／Harvard CS50 AI（後兩者已在 ai/tech 上線）；原 2026-08-27 條目保留。
  • 2026-08-27：複核 Spring 2026 學期已結束：MIT 6.S191（3/30–5/25）、Stanford CS336（3/30–6/3）、Berkeley CS188 sp26（已封存，現為 su26）、CMU 11-785 S26（F26 已上線）皆改為「已結課」表述；CMU 07-280 Fall 2026 從「多數材料尚未發布」更新為 24 講／12 份作業／每週 checkpoint 皆已上線，並對應本站 07-280 逐講導讀；表格補上 Harvard 第五列並補齊 Stanford CS103／CS107／CS109／CS111／CS161 逐講完成狀態；07-380 改為「Fall 2026 首開」待稽核。
  • 2026-08-26：查核後發現 MIT 6.S191、CMU 11-785、07-280、CS336、CS221 的導讀已在本站 ai 分類上線，把「還沒寫」清單修正為 6.7960、CS189 與 Harvard 三門課。
  • 2026-08-26（稍早）：系列後續文章（四篇學校地圖、Harvard、CS188／CS285／CS288／10-301 導讀、CMU 改制與 Pacman 血統）已上線，補上內文連結，並把「接下來怎麼走」改寫為現況清單。

參考資料

本站系列文章

官方課程網站與外部資源

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