CV加分必睇！史丹福MIT最新AI課程免費讀慳百萬學費新手到進階附4大必修課連結

| 珈琲人 | 06-05-2026 13:22 |

隨着 AI 浪潮席捲全球，掌握如何使用 AI 已成為職場競爭力的關鍵。過去數年，全球頂尖學府亦陸續引入 AI 課程，並會將課程內容上載至網絡。而近日史丹福大學則釋出了今年春季的 AI 課程。本文將整理 4 門名校的免費 AI 課程內容及觀看連結，讓讀者無需繳付高昂學費，亦能安坐家中跟隨世界級教授，由淺入深學習最前沿的 AI 技術。

精選 4 門必修課程　涵蓋理論、微調到 Agentic 應用

這次公開的課程陣容強大，學習路徑從基礎理論、模型微調到最先進的 Agentic AI 應用均有涵蓋，適合不同程度的學習者：

1. 史丹福大學 CS336：Language Modeling from Scratch (2026 春季)

由電腦科學教授 Percy Liang 及 Tatsunori Hashimoto 教授主講，是目前最貼近業界實作的課程。

技術重點：從零編寫語言模型、Tokenizer 實作、建立 Transformer 架構。
進階內容：涵蓋 GPU 加速訓練、處理 Common Crawl 原始資料及 RLHF （人類意見回饋強化學習）技術。

2. 史丹福大學 CME295：Transformers & LLMs (2025 秋季)

由講師 Afshine 及 Shervine Amidi 主講，專注於大語言模型的運作機制：

核心機制：深度拆解 Attention（注意力機制）、Embedding（嵌入）及 Tokenization（標記化）。
應用技巧：涵蓋監督式及強化學習微調（含 LoRA）、RAG（檢索增強生成）及 Tool Calling （工具呼叫）等 Agentic 應用。
適合對象：適合已具備基本機器學習與數學基礎的進修人士。

3. 史丹福大學 CS224N：NLP with Deep Learning (2024 冬季)

由史丹福 AI 實驗室總監 Christopher Manning 親自授課，是自然語言處理領域的旗艦級課程：

學習範疇：系統化講解深度學習於自然語言處理的應用，包含詞向量、預訓練、後訓練及推理技術。
適合對象：希望掌握現代 AI 語言技術的完整發展脈絡的人。

4. MIT 15.773：Hands-On Deep Learning (2024 春季)

來自 MIT Sloan 商學院的 Rama Ramakrishnan 教授主講，側重於實戰應用。課程涵蓋卷積神經網絡及生成式模型（如 ChatGPT 與 Midjourney）。

來自 MIT Sloan 商學院的實戰課程，由 Rama Ramakrishnan 教授帶領。

實踐項目：涵蓋卷積神經網絡、Transformer、神經網絡及生成式模型（如 ChatGPT 與 Midjourney）。
適合對象：具備基本 Python 基礎及機器學習概念（如 overfitting、regularization 等）的學習者。

如何有效進修頂尖 AI 課程？

這 4 門課程各有側重，對於有意一步步進修的讀者，建議按照以下路徑學習：

基礎期：先修讀 MIT 15.773，建立對深度學習及生成模型的基礎認知。
理論期：透過 CS224N 深入掌握自然語言處理的演變與理論架構。
進階期：修讀 CME295，專攻 Transformer 微調及 AI Agent 的應用技巧。
挑戰期：最後挑戰 CS336，實戰嘗試從零編寫出屬於自己的語言模型。

目前所有課程均已在 YouTube 平台免費開放。讀者可先將相關播放清單加入收藏，利用空閒時間自修，並體驗名校等級的教學資源。

常見問題 FAQ

Q1：自學這些課程需要付費嗎？

不需要。這四門課程均為史丹福大學及 MIT 官方釋出的公開資源，讀者可以在 YouTube 平台上免費觀看完整教學影片。

Q2：完全沒有編程基礎可以學習嗎？

建議至少具備基本的 Python 編程基礎。特別是 MIT 的課程側重實戰，具備 Python 知識能讓你更快理解模型如何運行。

Q3：修完課程後會有證書嗎？

YouTube 公開課版本通常不提供官方學位證書，但課程內容與校內授課完全一致，對於提升個人技術能力及豐富作品集有極大幫助。

🎯 重點速睇：

頂尖學府資源：史丹福及 MIT 免費公開 4 門 AI 核心課程，大眾可於 YouTube 隨時觀看。
實戰導向：課程涵蓋從零開始編寫 Transformer 架構、模型微調（LoRA）及 AI Agent 應用。
業界最新技術：2026 年春季最新課程加入 RLHF 與分散式訓練等業界實作流程。
自學建議路徑：建議從 MIT 實作課程入手，再進階至史丹福的語言模型編寫挑戰。

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Source：Stanford、MIT

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