Harvard CS50 AI 總結：什麼永恆、什麼改變、下一步走哪條路
系列最終篇：回顧七週十二專案的永恆核心、2020/2023 錄影在 2026 年的缺口、免費 OCW 路線的完整性，給出後續學習路線圖（Transformer、LLM、RAG、Agent、評測）。
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17 篇文章Harvard CS181 Machine Learning 導讀總覽：2026 七份作業怎麼跟？四年版本一次看懂
CS181 2026 以 hw0–6 七份作業為週節拍、無當期錄影但 A3 可自學；2025 多 practical、2024 雙期中、2023 單授 Weiwei Pan。看懂四年沿革後，從 HW0 體檢先修再逐週跟最穩。
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。
認識 AI 模型：從 token 到自架，18 篇讀懂模型的通用知識
不需要變成研究員也能系統理解 AI 模型。這個系列從你看得見的東西（token、context window）開始，一路走到自架開源模型，18 篇覆蓋選模型、讀 benchmark、算成本需要的所有基礎。
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。
CS188 結業路線：把 28 講與 P0–P5 變成作品集
Lecture 26–28 用核監測、AI safety 與課程回顧收尾；校外結業不該只算 autograder 分數，而要為 P1–P5 各留下模型假設、測試證據與失敗分析。
Berkeley CS189 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
CS189 Spring 2025 公開完整 notes、影片、HW1–7 與 code/data，是目前唯一 A3 自學版；Fall 2026（eecs189.org/fa26）已上線 27 講行事曆但多數教材尚未開放，輪替站舊檔有 404 風險，本文以 Spring 2025 為主、Fall 2026 為對照。
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。
Stanford CS107 Lecture 26：Wrap-up，六個系統問題與下一站
CS107 第 26 講用六個大問題收束十週內容：representation、text、memory、generics、execution 與 allocation；它以 explicit allocator 檢查學習成果，並把後續路線指向 CS111 與其他 systems 課。
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 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。
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。