Harvard CS50 AI 導讀：七週主題、十二個 projects 與一門 2020 年錄影的課怎麼跟
CS50 AI 的 OpenCourseWare 版公開七週影片、投影片、notes 與十二個 Python projects，校外自學者可以拿到 autograder 回饋和每個 project 都達 70% 以上的免費 CS50 Certificate；但前六週錄影沿用 2020 年 Spring 版，只有 Week 6 Language 換成 2023 年重錄版。
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73 篇文章MIT 6.7960 導讀：一門課兩個官方版本——想修完走 2024 OCW，要最新內容讀 2025 投影片
[MIT 6.7960 Deep Learning](https://deeplearning6-7960.github.io/) 有兩個公開程度截然不同的官方版本：Fall 2025 課站 21 講投影片全公開但 psets 在 Gradescope、解答與錄影鎖在 Canvas（A2）；[MIT OCW 的 Fall 2024 版](https://ocw.mit.edu/courses/6-7960-deep-learning-fall-2024/)連影片、五份作業題目與起始檔都開放（接近 A3）。兩版綱要重疊約六成，講師從 Isola／Bernstein 換成 Kaiming He／Omar Khattab，不能拿舊影片硬配新講義。本文給出按目的分流的兩條自學路線。
CMU 07-280 全課總結：學會什麼、缺什麼，以及下一門怎麼選
完成 07-280 不等於看完 24 篇導讀；至少要留下搜尋器、監督式模型、CNN／GPT-2 實驗與一個 RL＋MCTS 小系統，再依缺口選 07-380、10-301 或專題課。
CMU 07-280 完整課程導讀：搜尋、GPT-2、AlphaZero 為什麼在同一門課？
07-280 是 CMU Spring 2026 首開的 AI＋ML 核心：24 講、12 個作業編號，從 heuristic search、CSP 與機器學習一路做到 AlexNet、GPT-2、AlphaZero。教材足以自學，但沒有完整公開錄影、Canvas checkpoint 或 Gradescope 回饋。
CMU 07-280 Lecture 1 導讀：AI、機器學習與表示學習的共同問題
Lecture 1 用 alien autoencoder、AI／ML 範圍與 AI 發展史建立全課座標：智慧系統不是模型清單，而是在不確定下把輸入表示成可計算決策。
CMU 07-280 Lecture 2 導讀：從 UCS、Greedy 到 A* 的 heuristic search
Lecture 2 把搜尋拆成 problem、frontier 與 priority：UCS 看已付成本，Greedy 看估計剩餘成本，A* 用 `f=g+h` 合併兩者；tree 與 graph search 的最優條件並不相同。
CMU 07-280 Lecture 3 導讀：Minimax、Alpha-Beta 與 Expectimax
Lecture 3 把單一路徑改成 contingent plan：minimax 對抗最佳對手，alpha-beta 在不改 root value 下跳過無關分支，expectimax 則用機率取代最壞情況。
CMU 07-280 Lecture 4 導讀：CSP、AC-3 與搜尋順序
Lecture 4 利用 variables、domains、constraints 暴露問題結構，再把 DFS 升級成 backtracking、forward checking、AC-3、MRV 與 LCV；重點是更早證明某些選擇不可能成功。
CMU 07-280 Lecture 5 導讀：用 Loss、Risk 與 ERM 定義機器學習
Lecture 5 把機器學習寫成 `X → Y`、loss、risk 與 empirical risk minimization：訓練集只能提供平均已知損失，真正目標仍是未知分布上的 generalization。
CMU 07-280 Lecture 6 導讀：Decision Trees 如何用 Mutual Information 分裂資料
Lecture 6 從 decision stump 遞迴建樹，用 entropy 衡量 label uncertainty，再以 `I(Y;W)=H(Y)-H(Y|W)`選擇分裂；這是計算可行的 greedy ERM，不是全域最佳樹保證。
CMU 07-280 Lecture 7 導讀：Linear Regression 與 Normal Equation
Lecture 7 把 ERM 套到 linear functions 與 squared loss，從一維 slope 推到矩陣形式 `argmin ||y-Xθ||²`，再在 `XᵀX` 可逆時得到 normal equation。
CMU 07-280 Lecture 8 導讀：Gradient Descent、SGD 與 Learning Rate
Lecture 8 從一維 parabola 推到 vector gradient，再比較 batch GD、SGD 與 mini-batch；learning rate 決定更新是收斂、震盪或發散。
CMU 07-280 Lecture 9：Logistic Regression 如何把分類改寫成機率估計
Lecture 9 不直接預測 0 或 1，而以 sigmoid 建模 P(y=1|x)，再用 cross-entropy 與凸最佳化學出參數；多類別版本自然延伸成 softmax regression。
CMU 07-280 Lecture 10：Feature Engineering 與 Regularization 如何交換表達力和穩定性
Lecture 10 先用 φ(x) 讓線性模型表達非線性，再以 train/validation/test 分工、L1/L2 regularization 與 model selection 限制新增自由度造成的過度擬合。
CMU 07-280 Lecture 11：從 Logistic Regression 組出第一個 Neural Network
Lecture 11 把單一 logistic neuron 擴成多層網路：linear layer 產生 z、activation 產生 a，多個 neuron 共同學出 feature transform，再以 loss 和 gradient descent 訓練權重。
CMU 07-280 Lecture 12：Backpropagation 如何重用 Chain Rule
Lecture 12 把神經網路視為 computation graph：forward pass 保存中間量，backward pass 從 loss 開始傳遞 upstream gradient，並用線性層、activation 與 softmax 的局部規則一次算出全部參數梯度。
CMU 07-280 Lecture 13：AI Alignment 從 Reward Hacking 走到可稽核的 AI Scientist
Lecture 13 把 alignment 拆成目標規格、distribution shift、監督與修正能力，並用 autonomous AI scientists 的 benchmark selection、data leakage 與 post-hoc selection 實驗說明：只看最終論文不足以稽核整個研究流程。
CMU 07-280 Lecture 14：CNN 如何把影像的空間結構寫進模型
Lecture 14 以 local connectivity 與 parameter sharing 取代全連接影像模型，從 convolution、stride、padding、pooling 走到 AlexNet、GPU data parallelism、ResNet skip connection 與 BatchNorm。
CMU 07-280 Lecture 15：Pre-training、Transfer Learning 與 Fine-tuning 的分工
Lecture 15 將 pretrained model 拆成 representation g 與 task head h：可以凍結 g 只訓練 head，也能用較小 learning rate fine-tune 部分或全部參數；選擇取決於資料量與 source-target 差距。
CMU 07-280 Lecture 16：Maximum Likelihood 如何統一 Logistic 與 Linear Regression
Lecture 16 從 likelihood p(D|θ) 出發，以 i.i.d. 將聯合機率寫成乘積，再用 log 變成和；Bernoulli MLE 得到樣本比例，conditional Bernoulli 得到 logistic cross-entropy，Gaussian noise 則得到 squared error。
CMU 07-280 Lecture 17：從 Tokenization 到 N-gram Language Model
第 17 講先決定文字如何切成 token，再用 N-gram 把序列機率改寫成可從 corpus 計數的條件機率；tokenization 不是前處理小事，而是模型能看見什麼的第一個設計決定。
CMU 07-280 Lecture 18：N-gram 如何訓練、取樣與失敗
第 18 講把 chain rule 截成 N-gram Markov assumption，以 corpus counts 做 MLE，再比較 greedy、categorical sampling 與 temperature；真正的瓶頸是未見 context 的零機率與固定視窗。
CMU 07-280 Lecture 19：Word Embedding 如何把下一詞預測變成幾何
第 19 講以兩個 embedding matrices、dot-product similarity、softmax 與 cross-entropy 建立最小 next-token model，讓相似 context 透過共享向量參數取代 N-gram 的獨立計數格。
CMU 07-280 Lecture 20：從 Position Encoding 推到 Causal Self-Attention
第 20 講先把單 token embedding 擴成 sequence，以 positional encoding 補順序，再推導 Q/K/V scaled dot-product attention、causal mask 與 multi-head blocks，最後接到 GPT-2。
CMU 07-280 Lecture 21：Bellman Equation 如何解 Markov Decision Process
第 21 講把隨機序列決策寫成已知 dynamics 的 MDP，以 Bellman backup 定義 value 與 Q-value，再用 value iteration 或 policy iteration 求最佳 policy。
CMU 07-280 Lecture 22：不知道 Dynamics 時如何做 Q-learning
第 22 講保留 MDP 骨架，拿掉已知 transition 與 reward 的假設；TD learning 用一步 sample 更新 value，Q-learning 再以 off-policy target 直接學最佳 action values。
CMU 07-280 Lecture 23：從 Approximate Q-learning 到 DQN
第 23 講以 Qθ(s,a) 取代巨大 Q-table：先用 features 線性近似並由 squared TD error 推導 gradient update，再以 replay data 與固定 target network 形成 DQN。
CMU 07-280 Lecture 24：Monte Carlo Tree Search 如何接上 AlphaZero
Spring 2026 Lecture 24 是 MCTS，不是 Fall 2026 的 LLM post-training；本講以 selection、expansion、rollout、backup 與 UCB 分配模擬，再由 policy/value heads 與 self-play 接到 AlphaZero。
CMU 07-280 階段複習一：從搜尋問題走到監督式學習
第一階段把 Lectures 1–12 串成同一條決策鏈：先定義狀態、動作與目標，再用 heuristic、loss、regularization 與 backpropagation 控制龐大搜尋空間。
CMU 07-280 階段複習二：用 AlexNet 與 GPT-2 把模型真正組起來
第二階段不把 CNN 與 Transformer 當兩份架構圖背誦，而是透過 HW8 與 HW11 檢查表示、計算圖、訓練、遷移與生成是否真的接得起來。
CMU 07-280 階段複習三：從 MDP、Q-learning 到 AlphaZero
第三階段把 value、policy、bootstrapping、function approximation 與 MCTS 接成 AlphaZero：network 提供先驗與估值，search 改善決策，self-play 再產生下一輪資料。
CS124 Week 1 Introduction and Setup：先把語言問題拆成可計算的元件
CS124 Winter 2026 第一週不是先教 Transformer，而是先畫出從斷詞、分類、檢索到語音與網路的十週路線，並用 PA0 建好後續九週共同使用的 Jupyter 環境。
MIT 6.S191 Lecture 1：深度學習的最小骨架
2026 第 1 講從感知器、前向傳播、loss 到 gradient descent，建立後續九講共用的語言。
MIT 6.S191 Lecture 2：序列模型：從 RNN 到注意力
2026 第 2 講處理文字、音訊與時間序列中「順序會改變意義」的問題，並連到 Lab 1 的音樂生成。
MIT 6.S191 Lecture 3：電腦視覺：卷積如何保留空間結構
2026 第 3 講從影像張量、卷積與 pooling 走到辨識系統，替 Lab 2 的 MNIST 與臉部偵測打底。
MIT 6.S191 Lecture 4：生成模型：從潛在空間到 diffusion
2026 第 4 講區分生成與判別問題，整理 VAE、GAN 與 diffusion 的學習目標，並接到 Lab 2 的 DB-VAE。
MIT 6.S191 Lecture 5：強化學習：用回報取代標準答案
2026 第 5 講把 agent、environment、state、action、reward 與 policy 接成互動迴圈，理解信用分配與探索。
MIT 6.S191 Lecture 6：新前沿：模型之外還要選問題
2026 第 6 講把深度學習放進新應用與真實限制，提醒讀者先定義資料、輸出、評量與失敗條件。
MIT 6.S191 Lecture 7：AI 三法則：安全要落在可觀測與評估
2026 第 7 講從 Asimov 的文學法則出發，討論現代 AI 安全協定的限制，以及 trace、測試資料與持續評估。
MIT 6.S191 Lecture 8：AI for Science：把領域結構放進學習流程
2026 第 8 講以科學發現循環為主線，說明 simulator、AI emulator 與實驗如何合作，而不是把科學簡化成通用預測。
MIT 6.S191 Lecture 9：大規模平行訓練：記憶體與通訊才是邊界
2026 第 9 講從 GPU 記憶體壓力進入 checkpointing、offloading、ZeRO、FSDP 與多種 parallelism，理解擴展不是只加卡。
MIT 6.S191 Lab 1：用 PyTorch 與 LSTM 生成音樂
2026 先完成 PyTorch tensor、autograd 與 module 基礎，再把 ABC 樂譜切成字元序列，訓練 LSTM 逐字生成音樂。
MIT 6.S191 Lab 2：從 MNIST 到 DB-VAE 臉部去偏差
2026 Part 1 用 dense network 與 CNN 辨識 MNIST；Part 2 以 DB-VAE 學習臉部 latent distribution，再調整訓練取樣。
MIT 6.S191 Lab 3：LoRA 微調與 LLM-as-a-Judge 評估
2026 以 LFM2-1.2B 建立 chat template 與生成流程，用 LoRA 做風格調適，再透過 OpenRouter 與 Opik 組合 judge workflow。
Berkeley CS285 Spring 2026 導讀：25 講、5 份作業與自學邊界
Spring 2026 CS185/285 公開 25 講投影片、9 組討論課資料、5 份作業與 starter code；當期錄影在 bCourses，HW4 預設 H100，不能把它包裝成零成本公開課。
CMU 07-380 Fall 2026 總覽：首開 26 講從邏輯與規劃到擴散模型，HW 與 Project 尚未全開放
07-380 Fall 2026 是 CMU AI 新制第二門首開，26 講涵蓋邏輯、規劃、優化、機率圖、生成式與系統，Lec01 與 Prop Logic 已公開；HW1-7、Quiz×6 與 Final Project 多數尚未釋出，本文以 A2→A3 過渡版對照 07-280 的銜接與校外自學邊界。
Harvard AI／ML 課程導讀：CS50 AI、CS181、CS182 的影片與作業是不是同一版？
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。
MIT 6.S191 導讀：九講與三個 labs 全公開，但完整跑完仍要三個外部服務
MIT 6.S191 的 2026 版已公開九講影片、投影片、三個 software labs 與解答，足以列為 A3 自學課；但官方執行路線需要 Google／Colab、Comet，以及 Lab 3 的 OpenRouter，校外讀者也拿不到 MIT 的學分、專案回饋與 API credit。
Stanford CS124 導讀：課號掛 100，先修寫死四門，而且下一學年整年不開
CS124 是 Stanford NLP 分支的第一門課，教科書是 Jurafsky 自己免費放在網路上的《Speech and Language Processing》，九個作業 repo 全部公開。但課程網站首頁掛著一行公告：2026–27 學年整年不開。而且那份課綱指定的章號，已經跟 2026 年 8 月版的教科書對不上了。
Stanford CS221 導讀：AI 入門課的先修欄位，寫的是 CS103、CS106B、CS109、CS161
CS221 把 AI 排成一條軸：反射式模型（也就是深度學習）在最低階那一格，往上是狀態、變數、邏輯。2025 年秋季 Percy Liang 接手後把講義換成可執行的 Python，並在第一堂的原始碼裡寫下『Cut constraint satisfaction problems :(』——但 ExploreCourses 與 Stanford Online 兩個官方頁面到現在還把約束滿足列為課程主題。專案已經從 2019 年的兩成成績掉到只剩加分。
Stanford CS224N 導讀：打開 2019 年那版課表，Transformer 還排在第 14 堂
CS224N 把 2000 年以來每一屆的課程網站都留在線上。2019 冬季那版，Transformer 是第 14 堂的客座講題；2026 冬季那版，它是第 5 堂，之後每一堂都預設你已經懂它。機器翻譯作業整個消失了，第三份作業改成自己刻一個 decoder-only Transformer，附 pytest 可以在筆電上跑。
Stanford CS224U 導讀：課程網站停在 2023 年春季，但整套教材可以 clone 下來跑
CS224U 的教材不是投影片，是一個 Apache-2.0 的 GitHub repo，講義、作業、評分文件全在裡面。但校內班從 2023 年春季之後連停三個學年，ExploreCourses 把它排回 2026-27 春季；官方課程描述至今仍列著 relation extraction 與 semantic parsing，2023 年的講次表一堂都沒有。第一份作業的資料載入 cell 在今天的新環境會卡在 Hugging Face 的相容性改動上。
Stanford CS224V 導讀：2026 年才改名叫 Agentic AI，教的卻是拿形式方法治幻覺
CS224V 的課名在 2026-2027 學年才從 Conversational Virtual Assistants 換成 Agentic AI，但底下的東西沒換：把自然語言翻成形式語意、用 SMT 與知識圖譜約束 agent，而不是拼框架。閱讀清單十一篇 Mandatory 裡，七篇出自授課者自己的實驗室。投影片全公開，課程網站卻明講它們是刻意殘缺的。
Stanford CS224W 導讀：作業全在 Colab 上，但最大一塊分數自學者拿不到
CS224W 的六份 Colab 現在全部可以直接下載開跑，第一份只用 NetworkX，連 PyG 都不用裝。但期末考佔 35%，是全課最大一塊，而它是閉書實體考。公開錄影停在 2021 年，涵蓋不到現在課表後半的 graph transformer、關聯式深度學習與 LLM+GNN。
Stanford CS228 導讀：先修只寫「基本機率與演算法」，但這門課已經停開兩年
CS228 的官方先修就一句『basic probability theory and algorithm design and analysis』，沒有指定任何前置課程。但 ExploreCourses 顯示它最後一次開課是 Winter 2024，下一次排在 2026-27 冬季、講師欄還空著。自學者真正拿得到的是那份公開講義 cs228-notes：16 章寫完，最後一次改動停在 2025 年 6 月。
Stanford CS229 導讀：講義每年重編，公開作業停在 2020，官方自測題是 2008 年的
CS229 的自學三件套不在同一個時鐘上：講義 278 頁、2026 年 8 月才重編過；公開拿得到的作業是 2020 年夏季那批；Stanford Online 叫你入學前先做的自測題，PDF 建立於 2008 年。2026 春季錄影公開 17 支，最後三支的標題跟內容對不上。
Stanford CS25 V6：叫 Transformers United 的課，前兩場講的都不是 Transformer
CS25 是 Stanford 的 1 學分 seminar，唯一作業是出席，全程對外開放。2026 春季第六季九場講座裡，最值得看的三場是 Albert Gu 談 SSM 與 Transformer 的歸納偏誤、Charles Frye 談上千張 GPU 的推論服務、Victoria Lin 談原生多模態還沒解決什麼。
Stanford CS329Z 導讀：先用 litellm 手刻一遍 agent，再讓 DSPy 把它收走
CS329Z 是 Stanford 2026 年秋季新開的三學分 agent 工程課，第一份作業要求先用 litellm 從零刻出 RAG、工具呼叫與 ReAct 迴圈，再用 DSPy 把同一批元件重寫一次並交出對照。課程網站架在公開的 GitHub repo 上，commit 紀錄顯示 8 月中作業從三份砍成兩份，被砍掉的那份是「Data for Agents」。
Stanford CS336 導讀：講義是跑得起來的 Python，作業從第二份開始要自己付 GPU 的錢
CS336 的十七堂正課裡，只有九堂是可以執行的 Python 程式，另外八堂是 PDF 投影片——分界線剛好是兩位授課者。第一份作業的講義有八個「低資源提示」教你怎麼在筆電上做完，第二到第五份一個都沒有。課程頁自己列了 B200 的每小時單價，作業講義自己列了每題要幾個 B200 小時。
Berkeley AI／ML 課程導讀：從 CS61A 到 CS288，最新公開教材怎麼排
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 的 AI 學位：全美第一個 AI 學士，把「AI 該學什麼」寫成了畢業要求
Stanford 沒有 AI 學位，AI 是 CS 底下的一條 track；CMU 2018 年開出全美第一個 B.S. in Artificial Intelligence，把 AI 拆成四個 cluster 並強制各修一門，還把倫理課列進畢業要求。碩士這條線則是 MSAII——不在 CS 系，在語言技術研究所，195 學分裡有 84 分是創業流程，最後要交一個能拿去募資的 capstone。查證時發現兩處官方頁面自己打架：AI Core 是 2 門還 3 門、總學分是 192 還 195。
CMU AI／ML 課程導讀：07-280 新主幹與校外可走的公開路線
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；但 07-380 要到 Fall 2026 才首開。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。
世界名校 AI／CS 課程地圖：哪些課真的能公開自學？
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。
MIT AI／ML 課程導讀：6-4 是正式 AI 學位，公開教材卻分散在三個年代
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。
Stanford CS103 導讀：一門數學課，開學第一件事是裝 C++ 編譯器
CS103 前半教怎麼寫證明、後半教什麼證不出來，但外界最少提到的是它有 C++ 程式作業：PS0 就是裝 Qt Creator。它的真正資產是一整排自製的『Guide to X』講義與一份會拿來扣分的 Proofwriting Checklist，全部公開；解答與練習考題全部鎖在 Stanford 登入後面，而且鎖的理由寫在 Honor Code 裡。
Stanford CS107 導讀：同一門課的作業占比，在不同學期是 40% 對 20%
CS107 從 Unix 與 C 一路做到 x86-64 與自己寫 malloc，七份作業。但翻四個學期的封存 syllabus 會發現同一門課差很多：作業在三個學期占 40%，在 Summer 2026 只占 20%（多了 40% 的隨堂小考）；重交政策只出現在 Cain 開的學期，Troccoli 那學期完全沒有。唯一不收遲交的是最後那份 heap allocator。而擋住自學者的不是評分器，是起始碼全在 AFS 上。
Stanford CS109 導讀：一門機率課把「怎麼用語言模型讀這一講」寫成了官方教材
CS109 在 2026 年夏季的每一講旁邊，掛了一份官方寫的 LLM Learning Guide——六個概念、每個概念一組 Learn 與 Test me 提示詞，逐週產出共 23 份 PDF。同一門課的榮譽守則第 4 條卻明文禁止拿 LLM 解作業，而成績有 65% 壓在現場考試。這兩件事是同一套設計的兩半。
Stanford CS111 導讀：九份作業拼成一部作業系統，但考試不考作業
CS111 的九份作業從 lambda 一路做到日誌式檔案系統的崩潰復原，但把官網逐頁讀完會看到三件課綱不寫的事：第三份作業是分水嶺，因為第四份會直接編譯你第三份的程式碼；期末考有一整塊在考倫理學名詞，公開的練習卷連解答都在；還有，把自己的程式碼貼給 AI 問問題，這門課白紙黑字寫成違反榮譽準則。
Stanford CS161 導讀：一門把「寫清楚」列為第三個學習目標的演算法課
CS161 第一堂投影片寫下的課程目標有三個：設計、分析、溝通。第三個才是作業不准手寫、要求寫得像給同事的備忘錄的原因。八份作業裡 HW2 是分水嶺，講義的 Python notebook 用來示範「量時間看不出誰比較快」，而暑期班是同課號、同課名、完全另寫一套的另一門課。
Stanford CS329A 導讀：這門課教自我改進，也親口說了它改進不了什麼
CS329A 的軸心是 generation–verification gap：模型答得出來，卻認不出哪個對。但課程自己下的結論更值得記——目前這些方法讓模型變得更穩定，不是更聰明。錄影公開 9 支，只涵蓋 20 堂中的 9 堂。
Stanford CS 課程導讀：按先修關係排一次，從 CS106A 到 CS336
Stanford CS 的骨架是 CS103、CS107、CS109、CS111、CS161；CS221 先修列出其中三門，另加 CS106B。本文依官方先修與編輯者建議順序排出主線，並標明公開教材與停開風險。
Stanford CS146S 兩版大綱對照：一年之間，這門 AI 開發課改掉了什麼
Stanford CS146S 的 Fall 2026 大綱把 prompting 從整整一週壓成一節，砍掉終端機與 UI 生成兩週，換上 Agent Skills、Agent-Ready Codebases、Background Agents、AI-Native Team。評分也動了：Final Project 從 80% 降到 50%，多出 30% 的 open source 貢獻。這個系列照十週逐篇讀。
2026 年該上哪些 AI 課程：從不懂 AI、vibe coding，到能上 production
把 OpenAI、Anthropic、Google 三家官方課程平台，加上 Stanford CS146S/CS336、Elements of AI、Hugging Face、MIT 6.S191、李宏毅等資源實際逐頁抓過一遍，按「不懂 AI / vibe coding / 讓它能上 production / 底層 AI」四層重排。另收 2026 年仍在更新的自學倉庫與免裝環境的互動式平台，並用「最後更新日期」篩掉星數很高但停在 2024 的名教材。結論：課幾乎全部免費，稀缺的不是課，是選課的判斷力；而第四層不會解決第三層的問題。