作者 | 蒋宝尚
麻省理工果真是学术“重镇”，教书育人的理念灌输的非常透彻，根据MIT计算机科学与人工智能实验室官推，其开放课程已经 上线了超过2400门课程。
这2400门课程都可以在麻省理工开放课程网站：MIT OpenCourseWare上获取。在这里可以找到视频录像和相关课件，有很多理工科本科和研究生课程，包括数学系课程，每门课都有推荐的教材。
相关地址：
https://ocw.mit.edu/courses/
https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/
除此之外，据说麻省理工学院开放式课程使麻省理工学院 几乎所有学科的教学材料都可以在网上免费获得。 开放式课程正在兑现开放知识共享的承诺。这个网站的想法很简单：在网上发布我们所有的课程材料，并让所有人都能广泛使用。
我们今天重点介绍计算机科学和人工智能方面的课程。
以2010年的一门人工智能课程为例，国外原生网课，由教授Patrick Henry Winston 主讲，研究生入门必修。
教学大纲
据说，这门课学完之后，学生应该能够通过具体的计算问题以及解决方案进行开发智能系统；理解知识表示、问题解决和学习在智能系统工程中的作用；并从计算的角度理解问题，从而了解视觉和语言在人类智能方面的作用。
此外，还有课程安排、教学大纲，有些课程的所需书籍直接给出亚马逊链接。
每一课都有pdf课件。
还可以一键直接下载课件。
还有作业可供参考，不仅列出问题，也提供参考答案。
都有哪些MIT的课程？
前面也提到，网站一共收录了超过2400门课程，其中MIT的最早一批公开课（opencourseware）是实际课程的录像。因此， 从课程难度上来说应该是与MIT的教学水平持平。
此外，在相关网页上，还可以用Find Courses by Number 查询所需要的课程。
值得一提的是， 有些课程设计成多部分 ，例如数据库系统这门课程，就有编号6.814和6.830两个。这说明了有些重要的课程是分成两个部分来教的。所以，读者在选择课程的时候，需要注意由浅入深，全面学习。
最新的课程已经更新到了2020年 ，包括研究生的机器学习导论、深度学习导论以及本科生的机器学习下的医疗健康等。
另外，数学课程中适合本科教育的较多，例如概率论、线性代数、数值分析入门、数学在金融中的应用等MIT的拿手好课，也能在目录中找到。
总体而言， 收录的课程分为两个等级，研究生和本科生 ，这些课程由40多名美国国家工程院院士、10多名国家科学院院士、几位国家技术奖章获得者等讲授。在这个网站上，MIT提供以数学、计算、物理和生命科学为基础的工程原理的深入教育，并鼓励学生通过项目、实习和研究来应用他们所学到的东西。
此外，网站上所列出的某些课程的原始版本已存储在OCW的DSpace @ MIT信息库中，可以进行长期访问和保存。在课程的“其他版本”选项卡上可以找到课程的存档早期版本的链接。
DSpace @ MIT信息库：
http://dspace.mit.edu/handle/1721.1/33971
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