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计算机 · AI 87 门
Stanford CS231N 计算机视觉中的深度学习 Deep Learning for Computer Vision I 2025
斯坦福CS231n课程，从线性分类器、神经网络与CNN讲起，系统覆盖检测分割、RNN与Transformer、生成模型及3D、视觉语言、机器人学习等前沿视觉方向。
麻省理工学院MIT6.5620/6.875/18.425 密码学基础（2025 年秋季）
MIT 密码学基础课程，以严格证明方式讲解现代密码学：从单向函数、伪随机性到加密、签名、零知识与安全多方计算等核心理论。
宾夕法尼亚州立大学 CMPSC 431W 数据库管理系统
宾州州立本科数据库核心课，系统讲解ER建模、关系模型与代数、范式化、SQL、NoSQL、应用开发及索引与查询代价分析。
2025年 哈佛大学 CS50X 计算机导论 4K【已完结】
哈佛CS50X计算机科学导论，从Scratch入门，讲授C、Python、SQL、Web开发与数据结构算法等核心概念，配套动手编程实践。
2026年最新版 Stanford CS336: 从头构建大语言模型
斯坦福CS336系统讲解从零构建大语言模型的全流程：分词、架构、注意力、GPU内核、并行训练、扩展定律、推理、评测、数据、后训练与对齐。
2025 年秋季 斯坦福大学 CS230：深度学习 吴恩达
斯坦福CS230由吴恩达主讲，系统讲授深度学习理论与项目全流程，涵盖监督/自监督学习、对抗鲁棒性、生成模型、深度强化学习、AI项目策略及Agent/RAG等前沿内容。
斯坦福大学 CS224N 深度学习自然语言处理 I Spring 2024
斯坦福CS224N 2024春季课，系统讲解词向量、RNN、注意力与Transformer、预训练与后训练，覆盖大语言模型、推理智能体、多模态与可解释性等前沿主题。
斯坦福大学 CS221 人工智能: 原理与技术 | 2025秋季
斯坦福CS221系统讲授人工智能的核心范式：机器学习、搜索、马尔可夫决策与强化学习、博弈、贝叶斯网络、逻辑推理及语言模型，并探讨AI与社会议题。
斯坦福 CS144 计算机网络导论
斯坦福CS144计算机网络导论，自底向上讲解四层模型、IP寻址与路由、TCP可靠传输与拥塞控制、DNS/HTTP、以太网与网络安全等核心原理。
MIT 如何用 AI 做任何事情 How to AI (Almost) Anything, Spring 2025
MIT 2025春季研究生课，系统讲解数据表示、常见模型架构、多模态对齐与融合、跨模态学习、大型基础与多模态模型，以及强化学习和人机交互。
2025年秋 伯克利 CS61A 计算机程序的结构和解释 【已完结】
伯克利经典编程导论课，以 Python 讲授计算机程序的构造与解释：函数抽象、递归、高阶函数、数据抽象、面向对象、解释器与元语言抽象。
2025年春季 斯坦福大学 CS224R 深度强化学习 Deep Reinforcement Learning
斯坦福CS224R系统讲授深度强化学习，从模仿学习、策略梯度、Q学习到离线RL、面向大模型的RL及机器人应用等前沿方向。
2026年春季 CMU 10-799 扩散模型与流匹配
CMU 研究生课，系统讲解扩散模型与流匹配：从概率生成建模基础到评分模型、引导生成、蒸馏加速、文生图及离散扩散等前沿技术。
斯坦福大学 CS109 计算机科学概率论 | 2022
斯坦福CS109以计算机视角讲授概率论，从计数组合、随机变量、分布到统计推断，最终延伸至朴素贝叶斯、逻辑回归与深度学习。
2026 斯坦福 CS153 前沿系统
斯坦福CS153前沿系统课，汇集NVIDIA、a16z、ElevenLabs等业界领袖，探讨规模化、AGI、算力与能源瓶颈及AI原生公司。
2026年春季 斯坦福大学 CME296: 扩散与大视觉模型 Diffusion & Large Vision Models
系统讲解扩散模型与大视觉模型，从扩散、score matching、flow matching 到潜空间、引导、架构、训练、评估及前沿方向。
4K画质 Andrej Karpathy 从头构建大语言模型 系列
Karpathy 手把手从零用代码构建 GPT：涵盖 Transformer、分词器、GPT-2 复现，并深入讲解 ChatGPT 类模型的原理与实际使用。
斯坦福 CS229 机器学习 吴恩达 | 2018 秋
吴恩达讲授的斯坦福 CS229，系统推导监督学习、学习理论、无监督学习与强化学习的核心算法与数学原理。
MIT 6.001 计算机程序的构造和解释 (SICP) | 1986
MIT 经典 SICP 课程，以 Lisp 讲授程序抽象、数据抽象、状态、流、元循环求值器、逻辑编程直到编译与垃圾回收。
2026 cs231n ViT论文解读：一张图片值16x16个词：大规模图像识别的Transformer
斯坦福cs231n系列，深度解读ViT论文《An Image is Worth 16x16 Words》，讲解如何用Transformer做大规模图像识别。
UC Berkery CS 285: 深度强化学习 Deep RL, 2023
伯克利CS 285研究生课程，系统讲授深度强化学习：从模仿学习、策略梯度、Q学习到基于模型、离线RL、控制即推理、逆强化学习及序列模型前沿。
CUDA培训系列
系统讲解CUDA C编程与GPU并行优化，涵盖共享内存、原子操作、并发、性能分析、多进程服务与调试等实战主题。
斯坦福大学 CS234 强化学习 I 2024春季
斯坦福CS234系统讲授强化学习：从表格型MDP、策略评估到策略搜索、离线RL、探索、多智能体与价值对齐等前沿主题。
Stanford CS25 Transformers United -V6
斯坦福CS25系列讲座，汇集学界与业界专家，覆盖Transformer最新进展：状态空间模型、超大规模训练、多模态、模型服务与AI科研智能体。
Missing Semester IAP 2026
MIT经典课，系统讲解程序员日常必备但课堂很少教的工具：Shell、命令行环境、Git、调试性能分析、打包发布与代码质量。
MIT6.4210 机器人操作 Robotic Manipulation, Fall 2023
MIT 6.4210研究生课程,系统讲授机器人抓取操作:从取放、几何感知、运动规划、力控制,到深度感知、模仿学习与强化学习。
哈佛大学CS50x 2026 4K 计算机科学导论课程
哈佛CS50x计算机科学导论，从Scratch起步，依次学习C、数组、算法、内存、数据结构、Python、SQL与Web开发，建立通用编程心智模型。
吴恩达 机器学习专业化 Machine Learning Specialization by Andrew Ng
吴恩达经典机器学习入门课，从监督学习讲起，涵盖线性回归、代价函数与梯度下降，配合实操练习循序渐进。
神经网络和深度学习(Course 1 of the Deep Learning Specialization)
深度学习专项课程第一门，从逻辑回归讲到深层神经网络，系统讲解前向/反向传播、激活函数、向量化与梯度下降等核心原理并配套编程实践。
Claude Code in Action | Claude Course
Anthropic 官方 Claude Code 实操课，从编码助手概念讲到上下文管理、自定义命令、MCP、GitHub 集成、Hooks 与 SDK，教你正确高效地用 Claude Code 写代码。
伯克利 CS61C 计算机体系结构（机器结构）中的伟大构想 | 2022年
伯克利经典本科体系结构课，从C语言、数字表示、RISC-V汇编讲到数据通路、流水线、缓存、虚拟内存与并行计算。
EA前游戏引擎软件工程师 Yan Chernikov 讲解游戏引擎
由前EA工程师Yan Chernikov主讲，从零手写C++游戏引擎Hazel，涵盖架构设计、事件系统、2D渲染、ECS、编辑器与物理及C#脚本集成。
CMU15-150: 函数式编程原理 Principles of Functional Programming
CMU 经典函数式编程课，用 Standard ML 讲解等价推理、归纳证明、类型多态、高阶函数、并行成本分析、模块系统与惰性求值等核心原理。
苏黎世联邦理工学院 数字设计与计算机体系结构 | 2025年春季
ETH Zürich 2025春季课程，从晶体管、逻辑门、Verilog 讲到 ISA、流水线、乱序执行、分支预测、GPU 与缓存/虚拟内存，系统覆盖数字设计与现代计算机体系结构。
卡耐基梅隆 CMU 15-859BB量子计算与量子信息｜2018
CMU研究生量子计算与量子信息课，从单量子比特与测量讲到Shor、Grover等算法及量子信息论与复杂度理论。
UCB CS61B Fall 2025 | 数据结构 Data Structures
伯克利经典 CS61B 数据结构课，用 Java 系统讲解链表、树、图、哈希、堆、排序与算法复杂度分析，配套讨论与考试级习题。
4K画质 Steve Brunton 基于物理约束的机器学习
Steve Brunton讲授物理约束机器学习，系统覆盖建模五步法及SINDy、PINN、神经算子等前沿方法。
加州伯克利分校 CS164 编程语言与编译器 Fall 2025
以增量方式用 OCaml 从零构建一个编译器：从表达式、布尔、条件、变量到函数、闭包、尾调用优化、解析与代码优化。
卡耐基梅隆 cmu 15-213 计算机系统导论｜2017 年秋季
CMU经典系统导论课，从程序员视角讲解数据表示、机器级代码、内存层次、链接、异常控制流、虚拟内存、并发与网络编程等系统核心机制。
麻省理工学院 MIT6.5940 TinyML和高性能大模型推理 | 2024 Fall
MIT 高效深度学习课程，讲解模型量化、剪枝、蒸馏、神经网络架构搜索及大模型在端侧与高性能场景下的压缩与推理加速技术。
2026年麻省理工 MIT 6.S191：深度学习导论
MIT 深度学习导论，从神经网络基础讲到 CNN、RNN、Transformer、生成模型、强化学习与大语言模型，并延伸到 AI for Science 等前沿。
UCSD Hao Zhang CSE291A 深度学习系统｜2026 年春季
UCSD张昊主讲的研究生课，系统讲解深度学习与大模型的训练、并行、推理及部署等系统层面技术与优化。
斯坦福大学 CS236：深度生成模型 I 2023
斯坦福 CS236 系统讲授深度生成模型，涵盖自回归、VAE、归一化流、GAN、能量模型、分数与扩散模型及离散隐变量方法。
宾夕法尼亚大学 GPU编程和框架 CIS 5650 GPU Programming and Architecture Fall 2025
宾大CIS 5650系统讲解GPU体系结构与并行编程，涵盖CUDA、Vulkan、WebGPU等框架，含多个动手项目与业界嘉宾讲座。
斯坦福大学 CS193p：使用 SwiftUI 进行 iOS 开发 | 2025
斯坦福经典 CS193p 课程，用 SwiftUI 从零构建 iOS 应用，覆盖数据流、动画、协议、复杂 UI、SwiftData 持久化与多线程等核心主题。
卡内基梅隆大学CMU 15-721 高级数据库系统（2024 年春季）
CMU 15-721 2024春，讲解现代OLAP分析型数据库的内部实现，涵盖存储编码、查询执行、优化器及主流数据仓库系统剖析。
计算机架构基础 Fundamentals of Computer Architecture - ETH Zürich (Spring 2025)
ETH Zürich 2025春季体系结构课，系统讲解现代处理器设计：流水线、乱序执行、分支预测、GPU/SIMD、虚拟内存及以内存为中心的计算前沿。
CMU16-831 机器人学习导论
CMU研究生课程，系统讲解机器人学习：从模仿学习、强化学习到基于模型的RL、最优控制、逆强化学习及Sim2Real与安全学习。
麻省理工 MIT 6.S183 扩散模型的实用入门 | 2026
MIT官方短课，从原理到应用系统讲解扩散模型：多视角建模、条件与引导、蒸馏加速、实际应用及泛化能力。
斯坦福机器人研讨会 ENGR319 | 2026 年春季
斯坦福机器人研讨会系列讲座，汇集学界与业界前沿报告，涵盖机器人学习、模仿学习、基础模型、自主导航、灵巧操作与安全性等主题。
2026春季 Onur Mutlu 苏黎世联邦理工学院 数字设计与计算机体系结构
从晶体管、逻辑门讲到流水线、乱序执行、GPU与缓存虚拟内存，系统构建现代处理器与体系结构的完整认知，含13次习题课。
普林斯顿 算法（Sedgewick，Wayne）
普林斯顿 Sedgewick & Wayne 经典算法课，涵盖并查集、算法分析、排序、优先队列、符号表与平衡查找树，理论结合 Java 实现。
计算机组成与体系结构（COA）
系统讲解计算机组成与体系结构：存储层次、Cache 映射与替换策略、缓存一致性、主存/辅存、数制与浮点表示及乘除算法，配大量真题例题。
卡耐基梅隆大学 CMU15-445/645 数据库系统导论 Intro to Database Systems | Fall 2025
CMU 经典数据库系统课，自底向上讲解存储、索引、查询执行与优化、事务并发控制、崩溃恢复及分布式数据库，穿插工业界数据库讲座。
伯克利 CS188 - 人工智能导论 | 2024年春季
伯克利经典AI导论，覆盖搜索、对抗博弈、逻辑、概率推理、贝叶斯网络、HMM、MDP、强化学习到机器学习与大语言模型的完整体系。
图宾根大学 计算机视觉 Computer Vision — Andreas Geiger
图宾根大学 Andreas Geiger 主讲的计算机视觉课程，系统覆盖成像原理、多视图几何、图模型、隐式神经表示与识别、自监督学习等前沿主题。
CMU 10-423: 生成式AI Generative AI | 2024
CMU研究生课，系统讲解生成式AI核心技术：Transformer与大语言模型、GAN、扩散模型、VAE、多模态与训练扩展，兼顾理论与实现。
CMU11785卡内基梅隆大学 深度学习导论｜2026 年春季（持续更新）
CMU经典深度学习导论课，从感知机、MLP与反向传播出发，系统讲解CNN、RNN、注意力机制等核心模型的原理与实现。
加州大学伯克利分校 CS170 高效算法与棘手问题 | Fall 2025
伯克利CS170系统讲授高效算法设计：分治、图算法、贪心、动态规划、线性规划与网络流，并深入NP完全性、随机与在线算法，直至量子计算入门。
哈佛大学 CS2881R 人工智能安全｜2025年秋季
哈佛2025秋季AI安全研讨课，涵盖LLM安全训练、鲁棒性、模型规范、递归自我提升、欺骗行为、机制可解释性及AI经济社会影响等前沿议题。
4K画质 Steve Brunton 流体动力学机器学习
讲解如何将机器学习应用于流体力学，涵盖降维建模、稀疏非线性模型、湍流物理、RANS/LES 闭合建模及深度学习增强 CFD。
CMU 15-799：数据库专题：查询优化 | 2025年春季
CMU 研究生课，系统讲解查询优化器的历史与架构，涵盖计划变换、连接排序、搜索并行化、去嵌套及基于统计的代价与基数估计。
普林斯顿大学 MAE345 机器人学导论 | 2022年秋季
普林斯顿MAE345机器人学导论，系统讲解机器人动力学、反馈控制、运动规划、状态估计与SLAM，并延伸到计算机视觉与深度学习在机器人中的应用。
卡内基梅隆大学 CMU 10-414/714 深度学习系统｜2022年秋季
CMU研究生课程，带你从零构建一个类PyTorch的深度学习系统：自动微分、优化、算子、GPU加速，直到CNN/RNN/Transformer及模型部署。
伯克利 CS 189/289A 机器学习导论 | Spring 2026
伯克利机器学习导论，从聚类、概率、线性/逻辑回归、正则化到神经网络与卷积网络，兼顾理论推导与实现。
UCSD CSE 234 机器学习数据系统 ｜ 2025年冬季
UCSD CSE 234 研究生课，系统讲解机器学习数据系统：从模型训练、分布式并行到推理服务与系统性能优化的工程实践。
密歇根大学 EECS 477 算法导论 Introduction to Algorithms (Winter 2025)
密歇根EECS 477研究生算法课，系统讲授分治、动态规划、最短路、摊还分析、哈希、亚线性与随机化算法、最大流、线性规划、近似与在线算法及乘性权重更新。
卡耐基梅隆 CMU 10-708 PGM 概率图模型｜2020年春季
CMU 2020春季概率图模型课程，系统讲解有向/无向图模型、精确与近似推断、MCMC、深度生成模型、因果、强化学习即推断及贝叶斯非参等前沿主题。
2026 Alex Smola Efficiency in LLMs - Part 2: Hardware
Alex Smola 主讲的「LLM 效率」系列第二部分，聚焦硬件层面：讲解 GPU、内存带宽与计算架构如何影响大语言模型的训练与推理效率。
MIT 何凯明 CVPR25 Tutorial 迈向端到端生成式建模
何凯明在 CVPR25 的 tutorial，探讨如何走向端到端的生成式建模，梳理生成模型范式演进与统一化的研究思路及未来方向。
亚利桑那州立大学 CSE466 计算机系统安全 - 2025 年秋季
ASU CSE466系统安全课，覆盖程序漏洞利用、逆向工程、ROP/JOP、堆利用、竞态、Linux命名空间、内核及微架构攻击，实战导向。
2026 cs231n DETR：基于Transformer的端到端目标检测 (ECCV2020)
精讲ECCV2020论文DETR：用Transformer把目标检测建模为集合预测，去除anchor与NMS，实现端到端检测。
2026 cs231n Facebook AI 研究详解：DINO 自监督视觉 Transformer 中的涌现特性
解读Facebook AI的DINO方法：通过自监督蒸馏训练视觉Transformer，展现无标签下涌现的语义分割等特性。
Stanford Percy Liang Marin：前沿人工智能开放实验室
斯坦福Percy Liang介绍Marin——一个面向前沿人工智能的开放实验室，探讨开放、可复现的大模型研发范式。
CMU15-462 卡内基梅隆大学 计算机图形学
CMU经典图形学课程，系统讲授光栅化、几何处理、基于物理的渲染与动画，兼顾数学原理与实现。
苏黎世联邦理工学院 工程师信息系统｜2025年秋季
ETH面向工程师的信息系统课程，系统讲解关系模型、SQL、关系代数、数据库设计理论、事务、视图索引与数据立方体，理论与实践结合。
4K画质 SteveBrunton 数据密集型工程导论
以航空、材料等真实工程案例讲解数据密集型工程中的机器学习与AI，涵盖数据可视化、监督/无监督学习、神经网络与物理信息机器学习。
卡内基梅隆大学 计算机体系结构 2015年春季
CMU经典计算机体系结构课，系统讲解ISA、流水线、乱序执行、缓存与内存层次、DRAM、多处理器与缓存一致性、预取及互连网络等核心机制。
Andrej Karpathy: From Vibe Coding to Agentic Engineering w/ Stephanie Zhan
Karpathy与Stephanie Zhan对谈，从vibe coding聊到agentic engineering，探讨AI如何重塑软件开发方式与工程师角色的演进趋势。
2026 Alex Smola Efficiency in LLMs - Part 1 Overview
由 Alex Smola 主讲的大语言模型效率系列课程，第一部分为总览，介绍提升 LLM 训练与推理效率的核心问题与方法框架。
卡耐基梅隆大学 CMU15-855 计算复杂性理论｜2017年秋季
CMU 15-855 研究生计算复杂性理论课，系统讲授层级定理、电路、交互证明、计数复杂性及电路下界等核心主题。
斯坦福 CS330 深度多任务与元学习 2022年
斯坦福 CS330 系统讲授多任务学习与元学习，涵盖迁移学习、优化式与非参数少样本学习、无监督预训练、贝叶斯元学习、域适应与泛化及终身学习等前沿主题。
麻省理工 MIT6.045 自动机、可计算性理论和复杂度｜2015年
MIT经典计算理论课，系统讲解有限自动机、正则与上下文无关语言、图灵机、可计算性及P/NP复杂度理论。
加州大学洛杉矶分校 STATSC161 模式识别与机器学习导论 | 2023
UCLA STATSC161 课程，系统讲授模式识别与机器学习的核心理论：分类、回归、概率模型、聚类与降维等方法及其数学基础。
Anthropic 的 Boris Cherny：为什么编程问题已经解决，以及接下来会发生什么
Anthropic 的 Boris Cherny 分享其观点：编程问题已被 AI 基本解决，探讨软件开发范式的转变以及未来技术与工作方式的走向。
MIT 何凯明 Deep Learning Day: Generative Modeling
MIT何凯明主讲的深度学习日讲座，系统讲解生成式建模的核心思想、主流方法与前沿进展。
医疗保健人工智能系列：深入探讨医疗保健领域人工智能的崛起、开放证据和网络风险
综述人工智能在医疗保健领域的崛起，探讨开放证据的作用以及AI医疗系统面临的网络安全风险与挑战。
数学 16 门
MIT 18.06 线性代数 Linear Algebra, Spring 2005
Gilbert Strang 主讲的经典课程，从消元、四大子空间到特征值、SVD，以几何直观贯穿线性代数全貌。
麻省理工 微积分 MIT Highlights of Calculus | 吉尔伯特斯特朗
MIT 斯特朗教授的微积分精华课，用直观方式讲解导数、积分、指数函数、链式法则及微分方程等核心思想。
4K画质 Steve Brunton 工程数学：微分方程和动力系统
Steve Brunton 主讲的工程数学课，从常微分方程解法到特征值、相图、非线性动力学与混沌，并用 Python/Matlab 实现欧拉、龙格-库塔等数值积分。
爆火的微积分可视化 Calculus Visualized - by Dennis F Davis
通过大量可视化动画讲解微积分的核心概念——极限、导数与积分，强调几何直觉而非机械计算。
概率训练营 Probability Bootcamp | Steve Brunton
从计数与集合论讲到贝叶斯、常见分布、期望方差、大数定律与中心极限定理，系统覆盖概率论核心并含CLT证明
预备微积分 - 大学代数/三角学 Precalculus - College Algebra/Trigonometry
系统讲解大学预备数学：函数及其性质、二次/多项式/有理/指数对数函数、数列与归纳法，以及弧度制、单位圆、三角函数与极坐标。
Mathematics (All Of It) 数学 | Professor Dave Explains
一部从加减乘除讲到微积分、线性代数、级数、微分方程与偏微分方程的完整数学课，覆盖中小学到本科的核心内容。
麻省理工 MIT18.01 单变量微积分 Fall 2007
MIT经典单变量微积分课程，从极限、导数讲到积分及其应用，35讲完整覆盖一元函数微积分核心理论与计算方法。
数学大师课 陶哲轩——数学思维
菲尔兹奖得主陶哲轩分享他解决问题的思维方式：如何提出问题、试错、类比、抽象，把数学当作理解世界的工具而非死记公式。
麻省理工 MIT18.02 多变量微积分 Multivariable Calculus, Fall 2007
MIT 经典多变量微积分课，从向量、偏导数、多重积分讲到向量场与格林、散度、斯托克斯定理，构建完整的三维微积分体系。
MIT18.065 数据分析信号处理与机器学习中的矩阵方法｜吉尔伯特斯特朗
斯特朗教授讲授数据分析、信号处理与机器学习中的矩阵方法，从列空间、SVD、低秩逼近到梯度下降、神经网络与图聚类，系统构建数据科学的线性代数基础。
统计学和数据分析导论 ｜ Steve Brunton
Steve Brunton讲授的统计学与数据分析导论，从抽样、假设检验到参数估计、最大似然与贝叶斯推断，兼顾理论推导与Python实例。
4K画质 SteveBrunton 工程数学：向量微积分和偏微分方程
由Steve Brunton讲授的工程数学课程，从向量微积分（散度、梯度、旋度、高斯与斯托克斯定理）过渡到偏微分方程，推导并求解热方程、波动方程与拉普拉斯方程，配以势流、吉他弦等物理实例。
华盛顿大学 （ME564 和 ME565）工程数学 | 2014年
华盛顿大学 ME564/ME565 工程数学两学期课程，涵盖常微分方程、动力系统、向量微积分、复变函数、傅里叶与拉普拉斯变换、偏微分方程及 SVD，含 MATLAB 数值实现。
苏黎世联邦理工学院 代数几何 | 2024年春季
ETH代数几何课程，从仿射簇与Nullstellensatz出发，讲授Zariski拓扑、正则函数、层与环层空间、射影簇、爆破、光滑性，直至概形与拟凝聚层理论。
华盛顿大学 MATH340 抽象线性代数 | 2020年夏季
以Axler《线性代数应该这样学》为教材，绕开行列式，从向量空间与线性映射公理出发，系统讲到内积空间与谱定理。
物理 11 门
麻省理工学院 MIT8.962 广义相对论，2020 年春季
MIT 8.962 研究生广义相对论课程，从张量与几何视角出发，系统推导爱因斯坦场方程，并延伸到引力波、宇宙学、致密星与黑洞。
麻省理工 MIT 8.05 量子物理 II Quantum Physics II, Fall 2013
MIT研究生量子力学第二学期课程，系统讲授态空间的线性代数框架、狄拉克符号、测不准原理、量子动力学、双态系统、多粒子张量积与角动量及其耦合。
加州理工学院 Ph2a：振动和波 ｜ 2020年
加州理工Ph2a课程，从简谐运动、阻尼与受迫振动到耦合振子、波动方程、驻波、傅里叶分析，直至干涉、衍射、偏振与色散，系统讲授振动与波。
哈佛大学 经典、量子和概率可积系统项目
哈佛可积系统项目的35场专题研究报告，涵盖经典、量子与概率可积系统，聚焦KPZ、广义流体力学、随机矩阵、TASEP/ASEP等前沿课题。
耶鲁大学 量子纠错 Quantum Error Correction
耶鲁大学量子纠错系列课，从经典/量子纠错引入，讲解稳定子码、玻色模式、猫态/双轨编码、擦除错误、解码问题与cQED测量。
哈佛大学 PHYSICS295B：固体量子理论
哈佛研究生级凝聚态多体理论课，从二次量子化与Hartree-Fock讲到电子气响应、超导、费米液体、Kondo模型直至SYK与临界费米面。
哈佛大学 PHYSICS 268R 物质的量子相 Quantum Phases of Matter
系统讲授量子物质相的现代理论：费米液体、BCS、玻色-哈伯德、Z2自旋液体、量子霍尔效应、Chern-Simons规范理论与对偶性等。
密西根大学 日常生活中的火箭科学 Michigan Rocket Science in Everyday Life
以日常生活视角讲解火箭科学：全球航天机构、太阳系探测任务、科幻中的物理（超光速/时间膨胀），以及近地天体撞击威胁与防御。
量子力学的数学
从线性代数出发，系统讲解狄拉克符号、希尔伯特空间、算符、厄米与幺正算符、不确定性原理，直至推导薛定谔方程与动量算符。
麻省理工学院 MIT8.03SC 物理学 III：振动与波，2016 年秋季
MIT经典8.03课程，从简谐振子、阻尼与受迫振动出发，系统讲授耦合振子、波动方程、声波、电磁波及光学的干涉衍射与偏振，含大量实验演示。
西北大学 PHYS-411 研究生经典力学
研究生经典力学系统课程，从守恒律与拉格朗日方程出发，讲到刚体动力学、哈密顿力学、正则变换与哈密顿-雅可比理论。
工程 21 门
新型模拟电路设计 New Analog Circuit Design (By Prof. Ali Hajimiri, Caltech)
由Caltech的Ali Hajimiri讲授，从半导体物理、器件模型讲到放大器、运放、反馈、稳定性、噪声与数据转换器，构建完整的模拟集成电路设计知识体系。
基础电路理论 I Basic Circuit Theory I (By Prof. Razavi)
系统讲授电路理论基础：从电荷电流电压、基尔霍夫定律、节点网孔分析，到戴维南诺顿定理、RC/RL/RLC暂态响应及运算放大器，配大量例题。
苏黎世联邦理工学院 控制系统 I Control Systems I
ETH控制系统入门课，系统讲授连续时间线性系统的建模、传递函数、稳定性、反馈控制器设计与频域分析等经典控制理论。
拉扎维模拟CMOS集成电路设计-噪声BR Circuit noise
以拉扎维《模拟CMOS集成电路设计》为主线，系统讲解器件噪声模型、电路噪声分析与表示、放大器噪声及低噪声设计，并延伸相位噪声与5G射频实现等前沿话题。
麻省理工 MIT RES.6.007 信号与系统处理 Signals and Systems, 1987
MIT 经典信号与系统课程，系统讲解连续与离散时间信号、线性时不变系统、傅里叶与拉普拉斯、z变换及滤波与采样理论，共26讲。
UCLA 拉扎维 电子电路 I
UCLA拉扎维经典模拟电子电路课,从半导体与PN结讲到二极管、双极型晶体管、MOSFET及各类放大器与运放电路。
苏黎世联邦理工学院 控制系统II Control Systems II
苏黎世联邦理工学院控制系统进阶课程，13讲，聚焦状态空间方法、多变量与数字控制等现代控制理论及设计。
控制训练营 Control Bootcamp
系统讲解线性系统控制：从可控性、可观性、LQR、卡尔曼滤波到LQG、鲁棒控制、频域回路整形与模型预测控制，配MATLAB实例。
MIT RES.6-008 数字信号处理 Digital Signal Processing, 1987
MIT经典数字信号处理课程，系统讲解离散时间信号与系统、Z变换、DFT/FFT、数字滤波器设计与频谱分析等核心理论。
伯克利 EECS151 数字设计与集成电路导论 ｜ 2025年秋季
伯克利EECS151从数字设计抽象、Verilog、FSM讲到RISC-V数据通路与流水线，再深入CMOS、逻辑努力、功耗、加法器乘法器与SRAM等VLSI实现。
卡耐基梅隆大学 CMU 16-745：最优控制 | 2025
CMU研究生课程，系统讲授最优控制：从动力学与优化基础到LQR、轨迹优化、DDP、MPC，并延伸到四旋翼、足式机器人、火箭着陆等应用。
加州理工 电路与系统 Circuits and Systems (By Prof. Ali Hajimiri, Caltech)
加州理工电路与系统课程，从电路基础、节点/网孔分析、电路定理讲到Heaviside算子、系统函数、稳定性、Laplace与Fourier变换、Bode图及二端口网络。
UCLA 拉扎维 电子电路 II
拉扎维主讲的模拟集成电路进阶课，系统讲解共源共栅、电流镜、差分对、频率响应与反馈稳定性。
密歇根大学 ROB 311：如何制造机器人并让它们移动 | 2022年秋季
密歇根大学ROB 311课程，围绕从零设计制造一个球平衡机器人，涵盖电机传动、机械建模、制造工艺、传感通信与运动控制。
4K画质 Steve Brunton 应对社会规模挑战的控制：2030 年路线图
Steve Brunton 描绘 2030 年控制科学应对社会规模挑战的路线图，涵盖社会驱动、技术趋势、新兴方法、验证、教育与伦理公平。
密歇根大学 ROB 530 移动机器人：方法与算法 | 2022年冬季
密歇根大学 ROB 530 移动机器人研究生课程，系统讲授状态估计、矩阵李群、不变卡尔曼滤波、建图、点云配准、优化平滑与 SLAM，含多场前沿客座讲座。
加州大学CSE 228A 敏捷硬件设计 | 2024 年冬季
以 Chisel（基于 Scala）讲授敏捷硬件设计：从组合/时序逻辑到封装、解耦、仲裁、测试，并深入函数式编程、设计优化、形式验证与硬件 IR。
密歇根大学 EECS 373《嵌入式系统设计导论》Fall 2025
以ARM Cortex-M（ARMv7-M）为核心，系统讲解嵌入式系统设计：从ISA、内存映射IO、中断、定时器到串行总线与模数转换，理论结合硬件实践。
麻省理工学院 MIT 16.100 空气动力学 2024
MIT本科空气动力学课程，系统讲授机翼与飞行器的升力、阻力理论，涵盖无粘与粘性流分析，并结合AVL、Xfoil等工具做实操计算。
斯坦福大学 EE263 线性动力系统导论
斯坦福EE263，以线性代数为工具讲授线性动力系统的状态空间建模、最小二乘、SVD及其在控制、估计、信号处理中的应用。
麻省理工学院 MIT 2.57 纳米到微米传输过程，2012 年春季
系统讲解纳米到微米尺度的传输过程，从量子能级、声子电子、态密度到玻尔兹曼方程、尺寸效应、热电与光伏，建立微纳能量输运理论框架。
金融 · 经济 19 门
耶鲁大学《马克思的资本论》第一卷
耶鲁大学逐章精读马克思《资本论》第一卷，从商品、货币、剩余价值到资本积累与原始积累，系统解析资本主义运行逻辑。
博弈论 101
系统讲授非合作博弈论：从占优、纳什均衡、混合策略到子博弈精炼、重复博弈与不完全信息下的贝叶斯及信号博弈。
耶鲁大学 博弈论
耶鲁经典博弈论公开课，24讲系统讲解纳什均衡、混合策略、逆向归纳、重复博弈与非对称信息，用大量现实案例阐释策略互动。
麻省理工 MIT 14.01 微观经济学原理 Principles of Microeconomics, Fall 2023
MIT本科经典微观经济学，从供需、消费者选择讲到生产、市场结构、要素市场与不确定性，建立完整理论框架。
麻省理工 MIT 14.02 宏观经济学原理, Spring 2023
MIT本科中级宏观经济学，系统讲授商品与金融市场、IS-LM-PC框架、劳动力市场、菲利普斯曲线、经济增长与开放经济汇率及预期。
麻省理工学院 MIT 14.13 心理学与经济学 | 2020 年春季（更新中）
MIT行为经济学课程，将心理学引入经济决策，系统讲解时间偏好、风险与社会偏好、有限注意、信念效用及行为政策设计。
哥伦比亚大学 佩里·梅林：《货币与银行经济学》
以货币层级与资产负债表视角系统讲解货币、银行、影子银行与央行运作，剖析清算、做市、最后贷款人及国际美元体系。
耶鲁大学 金融市场
以行为金融视角系统讲解金融市场运作：风险、保险、投资组合、CAPM、债券、期权、机构与监管，兼顾理论与现实制度。
2026年春季 斯坦福大学 MS&E435 AI超级周期的经济学
从经济学视角剖析生成式AI超级周期，涵盖企业内部知识、基础设施、行业应用及落地案例，理解AI投资与商业价值。
麻省理工学院 MIT15.S08 金融科技：塑造金融世界 | 2020年春季
MIT斯隆管理学院金融科技课，系统梳理AI、区块链、支付、信贷、挑战者银行、保险等技术如何重塑金融业。
IIT 计量经济学导论
系统讲授计量经济学：从经典线性回归、假设检验、多元回归到虚拟变量、多重共线性、自相关、异方差及Logit/Probit/Tobit模型，并配合STATA实操。
麻省理工 MIT 14.04 中级微观经济理论，2020 年秋季（更新中）
MIT中级微观经济理论，涵盖消费者与生产者选择、不确定性、帕累托最优、契约与机制设计、瓦尔拉斯均衡及福利定理，并结合泰国与美国实证案例。
加州理工学院 BEM1105x 用数学模型为期权定价
系统讲授期权与衍生品定价理论：从远期、债券、无模型关系到离散时间风险中性定价、二叉树，再到布朗运动、伊藤引理与Black-Scholes-Merton模型，并涵盖随机波动率、跳跃扩散、对冲、利率模型与信用风险。
苏黎世联邦理工学院 经济哲学 2021年
从哲学视角审视经济学：梳理其历史与主流范式，探讨科学方法论、偏好理论、模型本质，并延伸到行为、实验与神经经济学。
股票和债券
面向散户的股债投资入门课, 系统讲解估值指标、财务比率、期权、技术分析与债券收益率等实用知识与计算方法。
麻省理工学院 MIT 15.393 初创企业的基础知识，IAP 2025
MIT创业通识课，围绕大多数初创企业失败这一现实，系统讲解市场定位、商业模式、法律、团队、融资、路演与谈判等创业实务，并剖析常见错误。
麻省理工学院 MIT14.41 公共财政与公共政策，2024 年秋季
MIT公共财政课程，系统讲解政府在市场中的角色：外部性、公共品、社会保险、医疗、再分配与税收理论及其政策实践。
计量经济学研究生课程
以矩阵形式系统推导计量经济学：OLS估计、高斯-马尔可夫定理、GLS、SURE，并深入Rubin因果模型与倾向得分匹配等因果推断方法。
哥本哈根大学 金融市场 | 2020年春季
系统讲解金融市场微观结构：流动性度量、信息与价格、做市模型、限价订单簿、市场设计、高频交易与羊群泡沫等理论。
生物 · 医学 18 门
耶鲁大学 CHEM 125B 大一有机化学II
耶鲁CHEM 125B大一有机化学下半程，系统讲授反应机理、动力学、亲核取代与消除、烯烃加成、共轭与芳香性、IR/NMR波谱及羰基化学，终以皮质酮合成收束。
斯坦福大学 BIO150 人类行为生物学｜2024年春季
斯坦福经典通识课，用进化、遗传、神经科学、内分泌等多学科视角，系统解释人类行为背后的生物学机制，兼谈暴力、性、抑郁等议题。
耶鲁大学 生物医学工程
耶鲁本科生物医学工程导论课，系统讲解基因工程、细胞培养、生物分子与免疫工程、心血管与肾脏生理、生物力学、生物成像、组织工程及人工器官等核心方向。
PRI 姿势矫正研究所
系统讲解PRI姿势矫正研究所方法，围绕呼吸、横膈膜与姿势不对称，分九周介绍评估与干预原理及矫正技术。
昆士兰大学 PSYC1030.3x 临床心理学导论
昆士兰大学临床心理学导论，系统讲解精神分裂、抑郁、焦虑、痴呆、压力、人格与智力等主题，并介绍循证治疗方法与疗效评估。
免疫系统 Immunology
系统讲解免疫系统，从固有免疫到适应性免疫，涵盖免疫细胞、器官、抗体、MHC、补体、炎症介质及临床免疫缺陷与移植排斥。
杜克大学 Medical Neuroscience 医学神经科学
杜克大学系统讲授人脑与脊髓的解剖结构、神经元电信号机制、感觉与运动通路及高级认知，覆盖临床神经科学全景。
麻省理工学院 MIT 9.20 动物行为学，2013 年秋季
MIT本科动物行为学课程，系统介绍行为学(ethology)理论，涵盖固定动作模式、本能与动机、沟通、觅食、繁殖及社会生物学，多用经典案例与洛伦兹研究。
肿瘤学 Oncology
系统讲解肿瘤学：从癌症分子机制、化疗药理到肿瘤急症与常见癌种（肺癌、结直肠癌、膀胱癌）的病理、诊断与治疗。
加州理工学院 冷冻电镜入门
加州理工Grant Jensen主讲的冷冻电镜系统课程，从电镜构造、傅里叶变换与衬度传递函数讲到样品制备、断层成像、单颗粒分析与二维晶体学。
耶鲁大学 进化与医学 | 2015年
从进化视角重新理解健康与疾病：患者本质、防御机制、病原体演化、癌症、繁殖与失配性疾病及精神障碍。
麻省理工学院 MIT9.35 感知，2024 年春季
系统讲解人类听觉与视觉等感官的感知机制，涵盖声音定位、视网膜、视皮层、颜色、运动、深度、注意及嗅味觉。
儿科 Pediatrics
系统讲解儿科常见疾病，涵盖新生儿感染、呼吸道疾病、感染性单核细胞增多症、川崎病及遗传综合征的症状、病理生理、诊断与治疗。
肺病学（呼吸医学）Pulmonology (Respiratory Medicine)
系统讲解呼吸生理（通气、气体交换、V/Q、肺功能）及肺炎、肺栓塞、肺癌、COPD、哮喘、间质性肺病等常见呼吸系统疾病的病理与诊治。
风湿病学 Rheumatology
系统讲解风湿病学，涵盖骨关节炎、各类血管炎、系统性红斑狼疮、类风湿关节炎、炎性肌病及常见肌腱与关节疾病的病理、症状与治疗。
胃肠病学 Gastroenterology
系统讲解消化系统与肝胆疾病的病因、病理生理及诊治思路，涵盖肝肾综合征、黄疸、上消化道出血、胆红素与脂质代谢等核心主题。
传染病 Infectious Diseases
系统讲解常见传染病：HIV/AIDS与机会性感染、原虫与蠕虫寄生虫、性传播感染，以及青霉素、碳青霉烯类抗生素的作用机制与耐药。
骨科 Orthopaedics
骨科临床专题课，围绕髋膝关节与股骨常见病损，讲解化脓性关节炎、股骨颈及股骨干骨折、股骨头坏死、跟腱与半月板等病因、机制与诊治。
人文社科 9 门
耶鲁大学 死亡
耶鲁经典公开课，从心灵与肉体的关系出发，系统探讨灵魂是否存在、人格同一性、死亡是否为恶、永生、自杀的理性与道德等根本问题。
哈佛大学 幸福课｜积极心理学 | 高清修复｜【全集更新中】 -- 史上最具影响力的爆火课程
哈佛著名通识课「幸福课」，从积极心理学视角讲解幸福的来源，涵盖乐观、感恩、习惯养成、压力与完美主义等主题，兼顾理论与自我实践。
麻省理工 MIT 21H.151 中国王朝史｜2024年秋季(Selected Lectures)
MIT本科课程，按时间线梳理中国王朝史，从上古导论、西周，到明清近代早期与乾隆盛世，讲解各朝政治、社会与制度演变。
哈佛大学 积极心理学 Positive Psychology Harvard Open Course
哈佛著名通识课，讲解积极心理学核心理念：如何通过乐观、感激、习惯养成、应对压力与经营关系来提升幸福感与自我实现。
哈佛大学公正课 Justice with Michael Sandel
桑德尔以电车难题等真实案例，带你穿越功利主义、康德、罗尔斯、亚里士多德等思想，追问何为正义与良善生活。
国际关系入门 101 完整课程
以博弈论视角系统解析国际关系：主权与无政府状态、战争的理性成因与谈判模型、贸易与制裁、民主和平论、核威慑与恐怖主义等核心议题。
美国250年历史 America at 250: A History
以建国250年为线索，系统梳理美国从革命、制宪、内战、重建到进步时代、新政、冷战直至当代的政治与社会演变。
耶鲁大学 欧洲文明 1648–1945
耶鲁经典通识课，讲述1648至1945年欧洲从绝对主义、革命、工业化到民族主义与两次世界大战的社会与政治变迁。
耶鲁大学 死刑：种族、贫困与歧视
耶鲁法学院课程，系统讲解美国死刑制度的历史、法律程序与宪法争议，聚焦种族、贫困与歧视如何影响量刑，并结合大量案例与实务访谈。
设计 1 门
其他 3 门
学习如何学习
结合神经科学讲解大脑学习机制，教你用专注/发散模式、组块化、记忆技巧克服拖延，成为更高效的学习者。
LaTeX 教程｜2025年
系统讲解 LaTeX：从数学公式、表格图形到论文/作业排版、Beamer 幻灯片、TikZ 绘图，并介绍常用宏包、效率技巧及 AI 辅助写作工作流。
92年原始释放法教学圣多纳释放法
1992年原版圣多纳释放法（Sedona Method）系统教学，共8集，教授通过释放负面情绪与执念来获得内心平静与自由的实操方法。