一、课程资源获取
1. 官方平台选择
MIT OpenCourseWare提供11大领域上千门免费课程，涵盖工程、自然科学、社会科学等，支持按科目或关键词搜索。
MITx MicroMasters项目可转换学分至硕士课程，费用低至$150/门，含Python、机器学习等实践内容。
2. 中文适配资源
B站有MIT学习、密码学等热门课程中英字幕版，适合非英语母语者学习。
知乎专栏提供《MIT TinyML》等课程的笔记整理，对比不同年份内容差异，帮助选择最优版本。
二、学习策略
1. 时间管理
采用模块化学习：八周课程分为六模块，周中看课+周末完成作业，平衡工作与学习。
高阶课程（如计算机视觉）需预留更多时间，研究生作业难度显著高于本科生。
2. 工具与技巧
命令行工具学习推荐《The Missing Semester》，配套中文讲义和B站双语视频，适合零基础者。
利用课程提供的互动资源，如单词卡、算法练习纸，强化记忆。
三、难点突破
数学基础：线性代数、概率统计是机器学习课程前置知识，可通过MIT矩阵课程（如2x2矩阵的行列图像分析）巩固基础。
实践应用：参考MicroMasters项目的行业案例（如亚马逊、波音合作项目），将理论转化为解决方案。
四、社区支持
参与edX或课程论坛讨论，如数字化转型课程中与同学互评作业，拓展视角。
关注MIT CSAIL实验室的课程（如2024春季计算机视觉课），获取前沿技术动态。
通过以上方法，可系统化利用MIT资源，兼顾灵活性与。
