MIT OpenCourseWare（OCW）是麻省理工学院面向全球学习者开放的免费课程平台，目前已收录超过2500门MIT课程及学习资料，涵盖计算机科学、数学、工程、人文等多个领域。大部分OCW课程无需注册，学习者可以按照自己的节奏使用课程视频、讲义、作业等资料。
对于想提前探索人工智能、计算机科学或数据科学方向的高中生来说，MIT目前开放的AI相关课程覆盖范围非常广：既有面向零基础学习者的AI入门内容，也包括机器学习、深度学习、经典人工智能、生成式AI和多模态AI等更进阶的主题。不过，这些课程的难度差异也很大。有些不需要编程基础，有些则默认学习者已经掌握Python、微积分和线性代数。
下面整理7门值得关注的MIT免费AI课程，并从课程难度、内容、适合人群和学习路径几个方面进行介绍。
MIT免费AI课程概览
这7门课程大致可以分成四类：
AI入门课程：AI 101，适合几乎没有人工智能背景、希望先建立基本概念的学习者。
技术核心课程：6.036 Introduction to Machine Learning和6.S191 Introduction to Deep Learning，分别聚焦机器学习和现代深度学习，是想进一步学习AI技术的核心课程。
经典AI课程：6.034 Artificial Intelligence，重点讲解搜索、知识表示、问题求解和经典机器学习方法，可以帮助学生理解人工智能领域的基础思维方式。
专题与前沿课程：MAS.S60、6.S062和6.S087，分别聚焦多模态AI、生成式AI与教育，以及基础模型和生成式AI。
| MIT AI课程 | 难度 | 编程要求 | 主要内容 | 更适合谁 |
| AI 101 | 入门 | 无硬性要求 | AI基本概念、机器视觉、数据处理、强化学习 | AI零基础学习者 |
| 6.S087 | 入门 | 无 | 生成式AI、基础模型 | 想理解ChatGPT等技术原理的非技术学习者 |
| 6.036 | 中级 | Python | 机器学习、监督学习、强化学习 | 有数学和编程基础的学生 |
| 6.S191 | 中级 | Python有帮助 | 深度学习、生成式模型、LLM、强化学习 | 希望深入现代AI技术的学生 |
| 6.034 | 中级 | 需要一定编程基础 | 搜索、知识表示、决策树、神经网络等 | 想系统理解经典AI方法的学生 |
| 6.S062 | 中级 | 视项目而定 | 生成式AI与K–12教育 | 对AI、教育科技感兴趣的学生 |
| MAS.S60 | 进阶 | 建议已有AI基础 | 多模态AI与跨学科研究 | 希望进一步探索AI研究的学习者 |
AI 101：零基础了解人工智能的起点
课程形式：视频讲解、课程资料和互动练习。
适合人群：几乎没有AI或机器学习基础，希望先理解人工智能“到底在做什么”的学生。对于高中生来说，如果还没有学过Python、微积分或机器学习，AI 101会比直接进入大学级机器学习课程更容易上手。
课程链接：https://ocw.mit.edu/courses/res-6-013-ai-101-fall-2021/
AI 101并不是一门完整学期制的大学AI课程，而更接近一场面向初学者的人工智能入门Workshop。课程由MIT研究人员Brandon Leshchinskiy讲授，官方明确表示，这门课程是为零基础或初阶学习者设计的。
课程从几个常见的人工智能概念开始，例如机器视觉（Machine Vision）、数据处理（Data Wrangling）和强化学习（Reinforcement Learning），并安排互动练习，让学习者尝试训练一个简单算法。
6.S191 Introduction to Deep Learning：现代深度学习的核心入口
先修基础：建议掌握基本微积分和线性代数，例如求导和矩阵乘法；Python经验有帮助，但不是硬性要求。
6.S191 Introduction to Deep Learning是MIT较为知名的人工智能课程之一，而且课程内容会持续更新。MIT官方将其定义为深度学习入门课程，应用领域包括计算机视觉、自然语言处理和生物学等。课程不仅介绍深度学习算法，也强调实际搭建和训练神经网络。2026年课程在MIT校内开设，同时课程视频、PPT和Software Lab等学习资料陆续向全球学习者开放。
2026年课程包括9场Lecture，并配有多个Software Lab和最终项目。三个Software Lab则分别涉及音乐生成、人脸检测系统以及大语言模型微调。实验代码可直接通过Google Colab运行。
相比传统机器学习课程，6.S191更接近近年来人工智能的发展方向。如果学生已经具备一定的数学基础，并希望进一步理解神经网络、生成式AI和大语言模型，这门课程可以作为进一步学习的选择。
6.034 Artificial Intelligence：理解经典AI的基础课程
课程形式：23讲视频+习题课+Python编程作业+考试
课程链接：https://ocw.mit.edu/courses/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/
6.034 Artificial Intelligence是MIT经典人工智能课程，由已故MIT教授Patrick Henry Winston讲授。MIT OpenCourseWare目前开放的是2010年秋季版本，属于本科级课程。课程重点并不是今天常见的ChatGPT或生成式AI，而是人工智能领域长期以来的一系列基础问题，例如知识表示、问题求解、搜索算法等。
由于这套课程录制于2010年，因此并不覆盖Transformer、大语言模型等近年来的生成式AI技术。但它的价值也恰恰在这里：学习者可以从搜索、表示和问题求解等经典方法出发，理解人工智能领域是如何定义和解决问题的。
对于真正希望系统学习AI的学生来说，可以把6.034和6.S191搭配学习：前者帮助建立经典AI思维，后者则进入现代深度学习体系。
6.036 Introduction to Machine Learning：系统学习机器学习核心算法
课程形式：讲座+笔记+练习+Lab+作业（有自动评分）。
建议先修：Python编程、微积分、线性代数。
课程链接：https://openlearninglibrary.mit.edu/courses/course-v1:MITx+6.036+1T2019/about
如果希望更加系统地学习机器学习，6.036 Introduction to Machine Learning是一门比较完整的课程。课程从“建模和预测”的角度介绍机器学习，涵盖学习问题如何定义、数据如何表示、过拟合（Overfitting）、泛化（Generalization）等基础概念，同时涉及监督学习和强化学习。
官方课程长度为13周，建议每周投入约12小时，适合有计划地进行系统学习。课程的一大特点是包含大量练习、Lab和作业，Open Learning Library版本中也保留了部分可评分内容。需要注意的是，目前Open Learning Library上的课程不提供结课证书，而且部分原始课程内容可能有所调整。
对于已经学习过Python，同时具备一定数学基础的高中生来说，这门课可以作为进入机器学习领域的一条比较系统的学习路径。
MAS.S60 How to AI (Almost) Anything：探索多模态AI和跨学科应用
适合人群：已经接触过机器学习或深度学习，希望进一步探索多模态AI、跨学科应用或人工智能研究的进阶学习者。对于高中生来说，这门课不建议作为第一门AI课程，但如果已经完成过机器学习项目、AI研究或较系统的编程学习，可以从中寻找更前沿的研究方向和选题思路。
课程链接：https://ocw.mit.edu/courses/mas-s60-how-to-ai-almost-anything-spring-2025/
如果说前面的课程更关注“AI是如何工作的”，MAS.S60 How to AI (Almost) Anything更关注另一个问题：AI可以应用到哪些真实世界的数据和问题中？这门课由Paul Liang教授讲授，MIT官方将其标记为Graduate Level，也就是研究生级别课程。
课程涉及的数据类型非常广，包括语言、图像、音频、传感器数据、医学数据、音乐、艺术、嗅觉与味觉数据。课程尤其强调Multimodal AI，也就是让AI同时理解和连接不同形式的数据，例如语言与多媒体、音乐与艺术，以及感知与行动等。除了讲座之外，课程还包括阅读、讨论以及较为重要的研究项目，因此它不仅是在学习如何使用AI工具，也会接触AI研究过程本身。
S062 Generative Artificial Intelligence in K–12 Education：生成式AI如何改变教育
适合人群：对生成式AI、教育科技、学习科学或未来教育感兴趣的学生。对于正在使用ChatGPT等AI工具完成学习任务的高中生来说，这门课程的价值在于鼓励进一步思考AI应该如何进入真实的学习环境，以及怎样判断它的优势与局限。
课程链接：https://ocw.mit.edu/courses/6-s062-generative-artificial-intelligence-in-k12-education-fall-2023/
6.S062是一门非常有特色的AI课程，因为它并不只讨论算法本身，而是把生成式人工智能放到了K–12教育场景中。课程讲师包括MIT计算机教育领域的Harold Abelson和社交机器人先驱Cynthia Breazeal。MIT将其列为本科级课程。
课程首先介绍生成式AI的技术基础，包括Transformer架构带来的变化，同时讨论AI生成文字、图片、音乐、视频和代码等能力如何影响课程设计和教学方式。课程也特别强调，对生成式AI的理解不能只停留在“它能做什么”，还需要分析这些系统的能力边界、成功案例以及可能被夸大的技术主张。很大一部分课程内容采用以项目为基础的形式，学生需要设计创新的教学或学习工具，并与K–12学生和教师进行测试。课程资料中也包括讲座笔记、作业和播客。
6.S087 Foundation Models and Generative AI：不用编程也能理解生成式AI原理
适合人群：经常接触生成式AI工具，但希望理解这些技术为什么能够工作、基础模型是什么，以及近年来AI为什么出现快速突破的学习者。对于没有编程经验的高中生来说，这门课也可以作为AI 101之后的下一步。
课程链接：https://ocw.mit.edu/courses/6-s087-foundation-models-and-generative-ai-january-iap-2024/
如果经常使用ChatGPT、Copilot或其他生成式AI工具，但暂时不想从代码和数学公式开始，6.S087 Foundation Models and Generative AI可能是这7门课程中更适合的选择之一。这是一门非技术导向的讲座系列课程，MIT官方明确表示欢迎任何背景的学生，因此并不要求学习者拥有计算机科学或机器学习背景。
课程从AI发展史开始，还会通过ChatGPT、Copilot、DALL-E、Stable Diffusion、AlphaFold和自动驾驶等案例，帮助学习者理解近几年AI突破背后的共同技术逻辑。
MIT AI课程怎么选？不同基础的学习路径建议
这7门MIT AI课程并不需要全部学习。对于高中生来说，最合理的方法是根据自己的数学、编程基础以及未来方向进行选择。
零基础：AI 101 → 6.S087
如果此前几乎没有接触过人工智能，可以先从AI 101开始，用较短时间了解机器视觉、数据处理和强化学习等基本概念。之后可以学习6.S087 Foundation Models and Generative AI，进一步理解ChatGPT、生成式AI和基础模型背后的基本逻辑。这两门课程都比较适合非技术背景的学习者。
有Python和数学基础：6.036 → 6.S191
如果已经学习过Python，并具备一定的微积分和线性代数基础，可以开始进入更加系统的技术课程。
6.036更适合建立机器学习的算法、建模和泛化基础，而6.S191则进一步进入现代深度学习、计算机视觉、生成式模型、强化学习和大语言模型等方向。
对于未来考虑计算机科学、人工智能、数据科学等本科专业的学生，这条路径会更有技术深度。
想建立更完整的AI基础：加入6.034
6.034则提供了一条稍有不同的路径。虽然课程年代较早，但其中关于搜索、知识表示、问题求解和经典机器学习方法的内容，依然能够帮助学生理解人工智能领域最基础的问题框架。
因此，6.034并不是用来替代6.S191，而更适合作为补充，形成“经典AI思维+现代深度学习”的组合。
已经有AI基础：MAS.S60等专题课程
如果已经完成过机器学习、深度学习课程，甚至做过AI项目或研究，可以继续探索MAS.S60。这门研究生级课程会把学习范围从单一模型扩展到多模态AI、真实世界数据和跨学科研究。
如果对教育科技感兴趣，也可以进一步学习6.S062，了解生成式AI如何进入K–12教学和学习场景。
写在最后
MIT OpenCourseWare课程并不等同于正式就读MIT，也不意味着学生获得MIT学分或官方学历认证。以6.036为例，MIT Open Learning Library明确说明该版本不提供证书。
真正有价值的是通过这些课程判断自己是否真的对人工智能感兴趣，并逐步建立数学、编程和项目实践能力。
例如，一名计划申请CS或AI方向的高中生，可以先学习Python和微积分，再完成部分机器学习或深度学习课程，并进一步尝试完成一个AI项目、复现课程中的实验、阅读AI研究论文、参加计算机科学或人工智能相关竞赛，或开展AI相关研究等探索。
相比单纯在活动列表上写下“学习了MIT公开课”，能够真正利用课程知识完成进一步的项目或研究，更能体现学生对这一领域的持续兴趣和学术深度。
如果你正在准备美国本科申请，希望进一步规划AI项目、研究与竞赛等学术探索，欢迎点击链接联系我们，或扫描屏幕右侧【微信咨询】二维码，和丽格教育的专业顾问一对一交流！
