Bug Bounty 要不要考證照：系列 0–14 的練習與學習地圖
先完成可重現的練習報告，再依能力缺口決定課程或證照；證照不替你取得測試授權。
#learning-path
27 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。
Learn Inference：把《Inference Engineering》做成可以轉旋鈕的互動版
learn-inference.com 是 Philip Kiely《Inference Engineering》（256 頁，Baseten 出版，可免費下載 PDF）的非官方互動版：照原書 8 章、42 節重寫解說，把 TTFT、P99、speculative decoding、prefix cache 路由這類靠直覺的概念做成可以拖滑桿的模擬器，另外附免金鑰的 JSON API 與 MCP server。
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。
Introduction，AI & ML II 接在 07-280 之後要解什麼問題｜CMU 07-380 第 1 堂
07-380 Lec1 沒有演算法，重點是三件事：「智慧＝在不確定性下把任務做好」這條主線、投影片上那張把 07-280 與 07-380 主題分色的 AI／ML 泡泡圖，以及 Quiz 55%、沒有期末考、Project 收尾的評分結構。校外讀者先用這講替後面 25 講定位。
從確定性推理與優化轉進不確定性｜CMU 07-380 主題單元
07-380 前十講依課站 Schedule 分成 Reasoning Under Certainty、Optimization、Reasoning Under Uncertainty 三段：先用邏輯證明、用搜尋規劃，再把問題寫成有限制的目標函數，最後在 MAP 讓先驗進場、轉向機率模型。HW1 檢查邏輯＋搜尋、HW2 檢查規劃＋LP 圖解、HW3 檢查求解器實作＋PCA 與 MAP 推導。
checklist、practice 與 practical 備援｜Harvard CS181 主題單元
CS181 2026 期末（5 月 9 日）能公開拿到的 final checklist、second-half practice 16 題與 final review 66 頁都是 2025 版，涵蓋 Bayes net、EM 等 2026 週表沒有的題目，卻缺 Transformer、VAE、GAN、自迴歸模型。先把 checklist 對上 2026 週表分三類，再用 hw 與 section 補新講題，最後拿 2025 practical 補一次端到端專案。
從零訓練一個 LLM：從 $0.4 到 65B 的專案光譜
開源社群把「從零訓練 LLM」的門檻壓到了驚人的低：MiniMind 用約 $0.4、單張 3090 兩小時就能跑完從 PreTrain 到 RL 的完整流程，另一端 OLMo 3 與 LLM360 K2 把 65B 模型的訓練資料、程式碼、每個階段的 checkpoint 全部公開。這個系列用 11 篇逛完從 $0.4 到 65B 的專案光譜，並標註這份地圖覆蓋不到的地方。
課程回顧與後續路線：七週教了什麼、沒教什麼、接著讀哪裡｜Harvard CS50 AI 主題單元
系列最後一篇：用一張表回顧七週各教了什麼、做了哪些專案；課程在 2023 年把第 6 週換成講到 attention 與 Transformer 的新版，其餘六週仍是 2020 年的錄影；講課沒有教怎麼使用今天的語言模型。後半依你想往哪裡走，連到站上九門後續課程的總覽。附三題回顧自我檢查。
2026 七份作業怎麼跟？四年版本一次看懂｜Harvard CS181 課程總覽
CS181 2026 以 hw0–6 七份作業為週節拍、官方課表未列對應講次的公開錄影但 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。
人工智慧入門：七週從搜尋、邏輯、機率走到神經網路與語言｜Harvard CS50 AI 課程總覽
CS50 AI 用七週、十二個 Python 專案走過人工智慧的入門內容：搜尋、邏輯推論、機率、最佳化、機器學習、神經網路與語言。前四週的方法靠人把問題寫清楚，後三週讓電腦從資料裡學。講課、筆記、專案與自動評分都對校外免費開放。這篇是本系列的入口：七週各教什麼機制、一個可以跟著算的例子、先備檢查與閱讀路線。
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。
學會什麼、缺什麼，以及下一門怎麼選｜CMU 07-280 課程地圖
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。
把 28 講與 P0–P5 變成作品集｜Berkeley CS188 課程總覽
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。
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。
AI 與機器學習進階：從邏輯規劃到生成模型｜CMU 07-380 課程總覽
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。依 2026-09-29 課站，Lec1–9 投影片、PR1–6 筆記、Rec1–5（含解答）與 HW1–3 已公開，本站已寫完對應的 14 篇逐講導讀；Lec10 之後的投影片、HW4–7 與 Final Project 還沒釋出，整門課仍是 A2。
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。
Wrap-up，六個系統問題與下一站｜Stanford CS107 第 26 堂
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｜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 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｜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。
Stanford CS 課程導讀：按先修關係排一次，從 CS106A 到 CS336｜Stanford CS 主線課程 課程地圖
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。
AI 證照怎麼準備：先算排考日，再排讀書順序
多數準備指南從第一章開始念。這篇反過來：先用重考規則往回推排考日（AWS 等 14 個日曆天、Google 是 14→60→365 天遞增、微軟 24 小時、iPAS 根本沒有重考、要等半年後的下一梯次），再照章節權重而不是章節編號排讀書順序，而且開念之前先做一次官方免費練習題定位。附七張證照的權重對照與 AIF-C01 五週範例。
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。