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cs-video-courses

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该项目是面向公众的计算机科学领域公开视频课程汇总索引，收录全球知名高校不同难度的多细分方向正规课程资源。

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适合解决提供特定场景下的 AI 或开发能力
更适合已有明确需求、愿意进一步验证的团队
投入判断上手门槛：需评估。建议先核对项目说明、维护状态与许可
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这个项目值得继续研究吗？

AI 依据上游资料解读 · 2026/9/1

该项目是面向公众的计算机科学领域公开视频课程汇总索引，收录全球知名高校不同难度的多细分方向正规课程资源。

解决什么问题
企业开展技术团队能力建设、员工自主学习计算机相关技能时，常遇到资源零散不成体系、难筛选权威正规内容、混杂广告和低质入门教程的问题，耗费大量筛选时间。
适合什么团队
需要搭建内部技术培训体系的企业培训部门、有计算机相关技能学习需求的业务/技术团队、希望系统提升数字化能力的从业者。
使用前注意
本项目未标注开源许可，所有课程链接均为第三方公开资源，版权归属原发布方，使用课程资源请遵守对应发布方的版权规则。

本页用于缩短初步筛选时间，不构成技术、采购或法律结论。 正式使用前请在真实业务数据上验证，并以官方说明与许可证为准。

项目导读

从官方资料看清能力、部署与采用边界

AI 翻译整理 · 保留官方来源

以下内容依据项目公开 README 或模型卡翻译整理，代码、命令和产品名保持原样。

项目定位

cs-video-courses是一个计算机科学领域公开视频课程的汇总索引项目，仅收录全球正规高校开设的大学级别课程，不接受小型MOOC、零散基础教程、商业广告类内容的提交，为学习者筛选体系化、权威的学习资源。

覆盖课程范围

项目按学习方向分类整理课程，覆盖近30个计算机相关领域，主要包括：

  • 基础入门类：计算机科学导论、不同编程语言入门、计算思维等
  • 技术基础类：数据结构与算法、操作系统、分布式系统、数据库、计算机网络、计算机架构、数学基础、软件工程等
  • 前沿技术类：人工智能、机器学习、深度学习、生成式AI与大模型、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、量子计算、区块链等
  • 交叉领域类：计算生物学、计算物理学、计算金融学、机器人、网络科学等

所有课程均配套公开视频播放链接，部分课程同时提供官方课件、作业、习题、考试等配套学习资料，覆盖从零基础入门到高阶专业研究的不同难度需求。

典型使用场景

企业内部培训使用

企业培训部门可根据内部技术能力提升需求，按领域、难度挑选对应课程，搭建标准化的技术学习路径：比如为新入职技术员工匹配编程语言、计算机基础类课程，为算法团队匹配机器学习、大模型相关课程，为架构团队匹配分布式系统、软件架构类课程，降低培训资源筛选成本。

个人能力提升使用

有数字化技能提升需求的从业者，可根据自身学习目标查找对应领域的系统课程，无需自行零散搜索资源，避免被低质零散教程误导，可跟着高校正规课程体系完成系统性学习。

使用注意事项

本项目为纯文档类索引，无需部署，直接访问项目仓库即可查看全部内容。所有课程链接均跳转至第三方公开平台，版权归属原课程发布方（高校/公开课程平台），使用课程资源请遵守对应平台的版权规则。

项目当前处于活跃维护状态，仍在持续更新收录新的公开课程资源。仅接受正规高校课程的贡献提交，不收录非大学级别的零散内容。

许可与采用建议

本项目未标注开源许可，若需将索引内容对外商用建议提前确认授权风险，内部学习参考可正常使用。

企业采用该项目资源做内部培训时，建议先验证课程内容与自身业务需求的匹配度，配套内部学习打卡、作业考核等机制，可提升培训落地效果。

可核对的事实层

官方资料与来源

查看来源 →
  • algorithms
  • bioinformatics
  • computational-biology
  • computational-physics
  • computer-architecture
  • computer-science
  • computer-vision
  • database-systems
  • databases
  • deep-learning
  • embedded-systems
  • machine-learning
默认分支master
关注仓库2.0k
复刻次数11.5k
开放议题2
近期更新2026/8/31
仓库状态未标记归档

查看 Releases

核对上游原始说明节选

List of Computer Science courses with video lectures.

Computer Science courses with video lectures

Introduction

  • Please check NOTES for general information about this list.
  • Please refer CONTRIBUTING.md for contribution guidelines.
  • Please feel free to raise any genuine issue you may have, however, it has been noticed that few people open empty issues to raise their GitHub contribution on their account. Such spammers will be blocked.
  • You are welcome to contribute, please create PR for actual college/University level courses. Please do not add links for small MOOCs, basic tutorials, or advertisements for some sites/channels.

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  • Introduction to Computer Science
  • Data Structures and Algorithms
  • Systems Programming
  • Operating Systems
  • Distributed Systems
  • Real-Time Systems
  • Database Systems
  • Software Engineering
  • Object Oriented Design
  • Software Engineering
  • Software Architecture
  • Concurrency
  • Mobile Application Development
  • Artificial Intelligence
  • Machine Learning
  • Introduction to Machine Learning

Courses

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Introduction to Computer Science

  • COMP6991 - Rust Programming - UNSW (2022) | Video Playlist
  • COMP1511 - Programming Fundamentals - UNSW (Complete Course: Lectures, Labs, Assignments, Exercises, Exams) | Video Playlist
  • CS 10 - The Beauty and Joy of Computing - Spring 2015 - Dan Garcia - UC Berkeley InfoCoBuild
  • 6.0001 - Introduction to Computer Science and Programming in Python - MIT OCW
  • 6.001 - Structure and Interpretation of Computer Programs, MIT
  • Introduction to Computational Thinking - MIT
  • CS 50 - Introduction to Computer Science, Harvard University (cs50.tv)
  • CS50R - Introduction to Programming with R (Lecture Videos)
  • CS50P - CS50's Introduction to Programming with Python - Harvard (David J. Malan) (Lecture Videos)
  • [CS 61A - Structure and Interpretation of Computer Programs [Python], UC Berkeley](https://cs61a.org/)
  • [CPSC 110 - Systematic Program Design [Racket], University of British Columbia](https://www.youtube.com/channel/UC7dEjIUwSxSNcW4PqNRQW8w/playlists?view=1&flow=grid&sort=da)
  • CS50's Understanding Technology
  • CSE 142 Computer Programming I (Java Programming), Spring 2016 - University of Washington
  • CS 1301 Intro to computing - Gatech
  • CS 106A - Programming Methodology, Stanford University (Lecture Videos)
  • CS 106B - Programming Abstractions, Stanford University

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Data Structures and Algorithms

  • ECS 36C - Data Structures and Algorithms (C++) - Spring 2020 - Joël Porquet-Lupine - UC Davis
  • Programming and Data Structures with Python, 2021-2022, Sem I - by Prof. Madhavan Mukund, CMI
  • Graph Algorithms - Robert Sedgewick - Princeton University
  • EECS 477 - Introduction to Algorithms, Winter 2023, UMichigan
  • EECS 498 / 598 - Advanced Graph Algorithms: Graph Algorithms via Graph Decomposition, Fall 2025, UMichigan
  • EECS 498 / 598 - Advanced Graph Algorithms: Expanders and Fast Graph Algorithms, Fall 2021, UMichigan
  • 6.006 - Introduction to Algorithms, MIT OCW
  • MIT 6.006 Introduction to Algorithms, Spring 2020
  • Algorithms: Design and Analysis 1 - Stanford University
  • Algorithms: Design and Analysis 2 - Stanford University
  • COS 226 Algorithms, Youtube, Princeton - by Robert Sedgewick and Kevin Wayne
  • CSE 331 Introduction to Algorithm Design and Analysis, SUNY University at Buffalo, NY - Fall 2017 (Lectures) (Homework Walkthroughs)
  • CSE 373 - Analysis of Algorithms, Stony Brook - Prof Skiena
  • [COP

上游文档较长，此处为节选。完整内容见官方项目。