本文介绍了哈佛大学最新推出的免费课程，包括计算机科学、人工智能、编程等领域。其中最受欢迎的课程包括CS50系列的计算机课程，人工智能入门课程以及Scratch可视化编程语言课程等。这些课程全都在线教学，学习时间灵活，费用较低，部分课程还能获得哈佛官方认可证书。学生可以通过这些课程学习计算机科学基础知识、人工智能原理、机器学习算法等，并且为未来的专业发展打下基础。这些课程不仅具有实用性，还能帮助学生构建智能系统、进行数据科学研究。总体来说，这些免费课程是今年最值得抢购的Deal。预计阅读全文所需时间约为5分钟。*
今年黑五你血拼了吗？为了吸引消费者，商家们真的是费尽心机，不仅有黑色星期五，还有个电商周一“Cyber Monday”。如果你在黑五没有尽兴，今天可以在网上继续“剁手”了，据说不少商家都重新补货，而且优惠保持了和黑五一样的力度。像往年一样，很多小伙伴都在分享年度最佳折扣，不过，小编要告诉大家，今年最值得Deal不是家电，不是包包，更不是护肤品，而且哈佛大学新推出的免费课程。什么史低价，什么年度钜惠都比不上“免费”两个字，囤什么货都比不上囤知识。
这一次哈佛推出免费课程127门，包括最热门的计算机类课程、商科、自然科学等。全都是在线教学，注册简单，免费听课，部分课程只需要缴纳不到$200的费用就能获得哈佛的官方认可证书。如果你一定要冲动消费一把，那就选择哈佛吧！这次才是今年最值得的Deal!
在众多免费课程中，最受欢迎的就是CS50系列的计算机课程，被网友称为“最牛神课”。下面，小编就给大家介绍其中几门最火爆的课程，CS、编程、机器学习、人工智能全部“一网打尽” 。
CS50: Introduction to Computer Science
课时：11 周
学习时间：每周10-20个小时
费用：旁听免费，获得认可证书须支付 $149
这是计算机科学最基础的入门课程，哈佛大学的课程介绍中写道，这是为专业和非专业人士介绍计算机科学和编程技术入门课程，无论是否有编程经验都可以学习。
这门课程由哈佛知名教授 David J. Malan主讲，主要教学生如何有效地进行算法思考和解决问题。课程主题包括算法、数据结构、封装、资源管理、安全、软件工程和Web 开发。涉及的计算机语言包括 C语言、Python、SQL 和JavaScript 以及 CSS 和 HTML。
课程包括了9个习题集，也就是编程作业，学生如果完成了所有课程，在作业和期末项目上获得令人满意的分数就有资格获得证书。这门课程的难度不高，作业还涉及生物学、金融和游戏等现实领域的主题，非常适合跨专业的学生。实际上，这门课也是哈佛注册学生人数最多的课程之一。
学习主题：
A broad and robust understanding of computer science and programming
How to think algorithmically and solve programming problems efficiently
Concepts like abstraction, algorithms, data structures, encapsulation, resource management, security, software engineering, and web development
Familiarity in a number of languages, including C, PHP, and JavaScript plus SQL, CSS, and HTML
How to engage with a vibrant community of like-minded learners from all levels of experience
How to develop and present a final programming project to your peers
Introduction to Artificial Intelligence with Python
课时：7周
学习时间：每周10-30个小时
费用：旁听免费，获得认可证书须支付 $199
人工智能已经进入我们生活的方方面面，可以说正在改变我们的生活、工作和娱乐方式。除了大家熟知的自动驾驶、社交媒体推送、搜索引擎和医疗诊断，现在各行各业对人工智能和机器学习专业知识的需求正在迅速增长。如果你对人工智能感兴趣，这门课程是你面向未来的职业迈出第一步。
作为一门基础课程，CS50的Python人工智能简介课程主要讲解现代人工智能基础的概念和算法。同时，教师会深入探讨游戏引擎、手写识别和机器翻译等技术。通过多元化的实操项目，学生将了解图形搜索算法、分类、优化、强化学习以及人工智能和机器学习中的其他主题背后的理论。
学生能学到如何将这些理论融入到自己的Python 程序中。只需要7周的时间，学完这门课后，你不仅仅学到了人工智能的原理知识，获得了实践经验，而且还会掌握如何设计自己的智能系统。学习效果真的是“立竿见影”。
学习主题：
Graph search algorithms
Reinforcement learning
Machine learning
Artificial intelligence principles
How to design intelligent systems
How to use AI in Python programs
Introduction to Programming with Scratch
课时：3周
学习时间：self-paced
费用：旁听免费，获得认可证书须支付 $199
先做个小科普，Scratch 是大名鼎鼎的麻省理工学院（MIT）媒体实验室的一个科研小组开发的可视化编程语言。掌握了这个“语言”，程序员就不用输入文本写代码，只需要拖放图形，用类似拼图的方式写代码。
哈佛大学使用了MIT实验室设计的系统，这个系统的支持下，没有编程经验的学生能够设计自己的动画、游戏、互动艺术等。
这门课程会使用 Scratch向学生介绍编程的基础知识（主题包括”Functions、Events、Values、Conditions、Loops和Variables）。相比较于代码的枯燥，这门课的趣味性更高一些。不过，课程主题涉及到的基础元素是所有计算机语言和编程系统通用的，通过这门课程，学生能为后续的编程课程做好准备。
Data Science: Machine Learning
课时：8周
学习时间：每周2-4个小时
费用：旁听免费，获得认可证书须支付 $99
机器学习是现在最流行的数据科学方法，应用于各行各业。机器学习与其他计算机引导决策过程的区别在于它使用数据构建预测算法。现在最流行的使用机器学习的产品包括手写阅读器、语音识别、电影推荐系统和垃圾邮件检测器等。
这门课程向学生介绍机器学习的训练数据，以及如何使用一组数据来发现潜在的可预测关系。比如在构建电影推荐系统时，可以学习如何使用数据训练算法，如何预测数据的结果。学生还能了解过度训练的后果和避免过度训练的技术，例如交叉验证。所有这些技能都是机器学习的基础。
学习主题：
The basics of machine learning
How to perform cross-validation to avoid overtraining
Several popular machine learning algorithms
How to build a recommendation system
What is regularization and why it is useful
以上就是哈佛大学最火爆的几门计算机课程，如果你对其他领域感兴趣，也可以进入官方网站 https://online-learning.harvard.edu/catalog，根据专业、学费价格、课时长度，课时难度等搜索相应课程。更多美国留学相关信息，欢迎继续关注我们！
注，文中所有课程信息均来自哈佛大学官网。
读者可能会感兴趣的问题：
1. 这些哈佛大学的免费课程是否真的免费呢？
这些哈佛大学的免费课程中，大部分可以免费旁听。如果想获得哈佛的官方认可证书，可能需要支付一定的费用，具体费用会因课程不同而有所不同。
2. 这些课程适合什么样的学生参加？
这些免费课程适合对计算机科学、数据科学、机器学习、人工智能等领域感兴趣的学生，无论是专业人士还是非专业人士，都可以从中受益。
3. 这些课程的学习时间如何安排？
每门课程的学习时间会有所不同，大部分课程建议每周投入10-30个小时的学习时间，具体视个人情况和课程难度而定。
4. 是否需要提前准备什么才能参加这些课程？
对于大部分课程来说，并不需要提前准备太多，只需要具备基本的学习和计算机操作能力即可，但是如果有相关领域的背景知识会更有帮助。
5. 这些课程的结束后会有什么样的认证？
完成哈佛大学的免费课程后，可以选择支付一定费用来获得哈佛的官方认可证书，这将为你的学习和职业发展增添一定的价值。
6. 参加这些课程后如何应用所学知识到实际生活中？
这些课程教授的是现代科学技术领域的前沿知识，学完课程后可以尝试将所学知识运用到实际项目中，或者继续深造更高级别的课程来深化学习。
7. 是否需要有一定的英文水平才能参加这些课程？
这些课程都是用英文授课的，因此一定的英文水平是必备的，尤其是对于非英语母语的学生来说，建议提前做好英文学习准备。
8. 是否可以与其他学员互动和交流？
这些课程通常都会提供学习社区或论坛，学生可以与其他学员互动、交流学习心得和解决问题，从而获得更好的学习体验。
*简介与问答内容由人工智能chatGPT根据文章内容总结发散，仅供参考，如有冲突请以正文内容为准
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