AI Engineering from Scratch 導讀：從線性代數手刻到多 agent 的免費課程
AI Engineering from Scratch 是 GitHub 上約 6.3 萬星、MIT 授權的免費課程：20 個 phase、523 堂，從線性代數、傳統 ML、深度學習，一路排到 LLM、agent 與 AI 安全，每堂先手刻再用框架對照。前段的數學與深度學習核心可以照著學，Phase 10 的 SFT／RLHF／DPO 先別信，其餘 phase 當主題地圖用。
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17 篇文章李宏毅、林軒田與陳縕儂的課怎麼接成學習路線｜世界名校 AI／CS 課程地圖
台大的 AI／ML 課散在電機系與資工系，官方用「機器學習與人工智慧」領域專長把它們排成四層。校外最完整的是李宏毅：ML 2026 Spring 與生成式 AI 與機器學習導論 2025 Fall 都公開投影片、錄影、作業 PDF 與 Colab，只差評分平台。林軒田的錄影齊全，Fall 2024 的 HW0–HW7 題目也留在課程頁；陳縕儂的課錄影齊全，作業大多只公開說明影片；Coursera 自 2025 年 8 月起改為只能免費看第一單元。
台灣其他學校 AI 公開課地圖：從 TAICA 課程清單找出清大、政大、成大、北科的公開課｜世界名校 AI／CS 課程地圖
台大以外的台灣 AI 公開課，大多出自教育部成立的 TAICA 聯盟。每學期的課程清單會寫明每門主導課從哪裡直播，填 YouTube 的課，錄影通常校外也看得到。校外能完整自學的有兩門：清大高宏宇《自然語言處理》Fall 2025 與政大蔡炎龍《生成式 AI》Spring 2025，都是 A3。成大朱威達《人工智慧導論》、北科韓秉軒《智慧人機互動》、清大胡敏君《機器導航與探索》錄影齊全，作業留在 NTU COOL，列 A2。陽明交大的 TAICA 課都是英文授課，深度學習的錄影沒有公開列出，Physical AI 剛開學，都沒有進主表。
Spring 2026 底本、Spring 2025 經典版、Fall 2026 進行中｜Berkeley CS189 課程地圖
Berkeley CS189 在網路上同時有好幾個學期的版本。本系列之後的講次與作業導讀以 Spring 2026（Listgarten／Dimakis）為底本：講義、25 支講課影片、附解答的 discussion、HW1–5 題目與期中考解答都能匿名取得，判為 A3。Spring 2025（Shewchuk）是另一條經典路線，SVM、決策樹、PCA、boosting 只有它講；Fall 2025 的作業資料夾匿名打開是空的，所以不選；Fall 2026 還在進行中，只拿來對照。
Chatbot Arena 論文題、回歸、MLE/MAP、GMM 到 flow matching｜Berkeley CS189 作業 2
HW2 是一份純書面作業，共 10 題。前半練讀論文（Chatbot Arena）和回歸、MLE/MAP 的基本推導，後半兩大題最重：Mixed Feelings 從 k-means 對離群值的脆弱一路推到 robust k-means 和加了均勻背景的 GMM；Watch Me Flow Dat 證明 conditional flow matching 和離散化後的 MLE 是同一個目標。題目 PDF 和 LaTeX 範本都能匿名下載，沒有官方解答。
ML 問題框架、資料工具、術語與技巧｜Berkeley CS189 第 1–3 堂
CS189 Spring 2026 的前三講不急著推公式，先教你怎麼判斷一個問題該不該用 ML、怎麼用 pandas 和 Plotly 看資料、怎麼用 scikit-learn 走完一次訓練、驗證、測試的流程。Lec 1 只有投影片沒有錄影；Lec 2–3 有投影片與影片；Discussion 1 是微積分、線代、機率的熱身，附解答與 walkthrough。這三講是 HW1 的直接前置。
K-means、機率複習、MLE、多變量高斯與 GMM｜Berkeley CS189 第 4–7 堂
CS189 Spring 2026 第 4–7 講用一條線串起非監督式學習：先用 K-means 分群，指出它的弱點（硬指派、沒有機率框架、只適合體積相近的圓形群），再複習機率、引入最大概似估計（MLE）與多變量高斯，最後把 K-means 改寫成高斯混合模型（GMM）。GMM 的 log-likelihood 沒有封閉解，這個缺口正好把課程帶向梯度下降。四講都有投影片與影片，Discussion 2–3 附解答與 walkthrough。
、15：收斂、Momentum、Adam、SGD｜Berkeley CS189 第 13 堂
CS189 Spring 2026 用兩講處理梯度下降。Lec 13 從 Hessian 的特徵值推出學習率上限和條件數，再一路講到 momentum、學習率排程、AdaGrad／RMSProp／Adam 與 mini-batch SGD。Lec 15 由 Dimakis 用一個小資料表手算梯度重走一遍。兩份講義、錄影、Lec 13 的手寫稿，以及 Discussion 6、7（附解答）都能匿名取得。
、16：MLE vs MAP、bias-variance、熵與 KL，期中自評｜Berkeley CS189 第 14 堂
Lec 14 把 ridge 重新解釋成「最小平方 + 高斯先驗」的 MAP，再拆解 bias-variance，最後借 Chatbot Arena 示範怎麼讀論文。Lec 16 從壓縮講熵，接到 KL、cross-entropy，再回到 logistic regression 的損失函數。3/17 的期中考題與官方解答都公開在考古題資料夾：6 題、56 分、110 分鐘，另有 6 支逐題講解影片，可以照著模擬一次。
用 P0–P5 六個 Projects 學人工智慧｜Berkeley CS188 課程總覽
CS188 Spring 2026 公開 28 組錄影、27 組講義、11 組討論與 P0–P5 六個 projects；P0 是 Python／autograder tutorial，P1–P4 採 Pacman 情境，P5 是一般機器學習任務。
Spring 2025 總覽：用 HW1–7 與 code/data 走完的機器學習，用 Fall 2026 看下一學期｜Berkeley CS189 課程總覽
CS189 在網路上有好幾個學期的版本。本系列從第 2 篇起以 Spring 2026（eecs189.org/sp26，A3）為底本，逐講、逐份作業導讀；Spring 2025（Shewchuk）是另一條經典路線，公開 25 講 notes、HW1–7 與歷屆考題，但正式錄影在 bCourses 要登入；Fall 2026 還在進行中，只拿來對照。本篇是系列入口與全系列目錄。
語言模型與 NLP：從基礎表示到檢索與 Agent｜Berkeley CS288 課程總覽
CS288 用 18 組公開投影片與三份作業，從 n-gram 走到 RAG、reasoning 與 agents；錄影需 Berkeley 登入，所以這是一條教材型 A3 路線。
從 AI 入門到機器學習：CS50 AI、CS181 與 CS182 的學習路線｜世界名校 AI／CS 課程地圖
Harvard 校外最完整的入口是 CS50 AI，但 Summer 2026 實際沿用 2020 錄影與作業資產，OCW 作業又已更新到不同版本；CS181 Spring 2026 公開當期作業與講義、沒有當期錄影，CS182 Fall 2026 則尚未完成開課。
Berkeley AI／ML 課程導讀：從 CS61A 到 CS288，最新公開教材怎麼排｜世界名校 AI／CS 課程地圖
Berkeley 沒有獨立的大學部 AI 學位；可行路線是在 CS BA 或 EECS BS 的共同基礎上，從 CS188 的廣義 AI 或 CS189 的數學型 ML 入口，再分流到深度學習、NLP、視覺與強化學習。2025–2026 有不少 A3 公開課，但最新班次、最新穩定網址與最好用的自學版本並不總是同一個。
CMU AI／ML 課程導讀：07-280 新主幹與校外可走的公開路線｜世界名校 AI／CS 課程地圖
CMU 現行 BSAI 已改成 07-280 → 07-380，再從 NLP／視覺核心與四個 AI clusters 延伸；07-380 已在 Fall 2026 首開，同學期還新開了研究所級的 11-768 AI Agents。07-280 Spring 2026 的殘留教材與 10-301/601 已能完整自學，15-281 則是仍有價值的退休舊路線。
哪些課真的能公開自學？｜世界名校 AI／CS 課程地圖
這份地圖盤點 Stanford、CMU、MIT、UC Berkeley、Harvard 與台大在 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。
從程式與數學先備到 AI：公開課程的學習路線｜世界名校 AI／CS 課程地圖
MIT 自 2022 年已有正式的 6-4 Artificial Intelligence and Decision Making 學位；但校外自學時，現行學位要求、2025–2026 課站與最好用的 OCW 版本往往不是同一套。真正可行的路線，是先照 6-4 的程式、演算法、線代與機率骨架打底，再依公開程度選 6.S191、6.3900、6.4110、6.7960、電腦視覺或機器人分支。