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核心要点
* 哈佛免费编程课程远不止基础教学，它训练你在 AI 时代的关键思维
* 即使 AI 能写代码，学习编程依然至关重要——因为你需要判断 AI 写得对不对
* 课程强度高、作业多，但能扎实提升实战能力
当 AI 已经开始编写代码（甚至取代部分编程工作）的今天，为什么我们还需要学编程？答案很简单：AI 经常出错，而且错得自信满满 。如果你完全不懂代码，就可能被 AI 看似专业的错误输出误导。掌握编程能力，才能从容检验 AI 的工作成果。
今天我要分享两门优秀的哈佛课程：一门是计算机科学通识入门，另一门是 Python 专项提升。Python 作为全球最流行的编程语言之一，正是理解 AI 时代技术逻辑的重要工具。
持续学习：从打孔卡到 Python
我的编程启蒙始于打孔卡和纸带时代，第一门语言是 BASIC，后来学了 Fortran。如果当时停下脚步，我绝对无法跟上计算领域过去几十年的剧变。持续学习——无论是通过课程还是实际项目——始终是技术人的生存法则。
2025 年，我决定深耕 Python。虽然我能用二三十种语言编程，也接触过 Python（主要是用 MicroPython 开发 Arduino 控制器），但从未用它完成过大型项目。我需要一个系统提升 Python 技能的机会。
在研究学习资源时，我发现了哈佛的 CS50 系列课程，涵盖计算机科学基础、Python、AI 与数据编程。其中，CS50 计算机科学导论课堪称传奇，由富有魅力的 David Malan 教授主讲。
这些课程通过 EdX 平台以 MOOC（大规模开放在线课程）形式开放。你可以免费学习并获得参与证书，也可以支付约 500 美元获得官方认证证书。认证证书虽不直接换算成大学学分，但可提交给学术机构审核，很多大学会视其为 3 学分课程。
我选择了“Python 编程计算机科学证书课程”，其中包含 Python 专项课和 CS50 基础课。尽管我不需要编程入门，但我很好奇：在生成式 AI 时代，顶尖学府如何教编程？我上次在加州大学伯克利分校教授编程还是 2018 年，那时还没有能写代码的 AI 工具。我想看看 CS50 如何将 AI 现实融入教学。
事实证明，这个决定非常值得。除了了解哈佛的教学方法，我还获得了久违的学习乐趣。下面我将从 CS50 导论课说起，再介绍 Python 课程。
CS50 计算机科学导论：超越单一语言的思维训练
这门基础课，用一句话总结： 非常出色 。
与大多数只教一种语言的入门课不同，CS50 涵盖了 Scratch、C、Python、SQL、HTML、CSS、JavaScript 和 Flask（一个 Web 框架），同时深入讲解算法、内存、数据结构、数组等核心概念。
课程强度很高：十次主讲座，每次约三小时，大多还附有 10-20 分钟的迷你讲座。每讲配套 3 - 5 个编程作业，期末还有一个大型项目。我总共完成了约 80 个编程任务。
我的期末项目是用 Scratch 编了一个小游戏——虽然编程多年，但我从未做过游戏。我设计了一个关于我的狗和它心爱蔬菜的故事：狗狗要在机器人抢走蔬菜前找到并吃掉它们。
Scratch 用可拖拽的积木块编程，直观有趣，但它的简易性也限制了扩展性：无法建立函数库，大型项目会变得繁琐，也没有代码折叠或自动排版功能。尽管如此，这个过程充满乐趣。
Malan 教授的讲课极具吸引力，语速快但逻辑清晰。虽然 AI 不是课程主线，但对生成式 AI 的提及贯穿始终。哈佛还为学生定制了一个 ChatGPT 版本，它基于课程内容训练，会回答问题但“点到为止”——不直接给作业答案，而是引导你自己思考。
AI 助手的帮助效果起伏不定，有时极为有用，有时令人恼火。但它的存在很有价值，尤其是考虑到哈佛的学术诚信政策禁止在作业中使用外部 AI。
评分也很有意思：所有作业都通过自动化工具批改。多数情况下即时反馈很高效，但偶尔评分规则会包含课程未明示的假设，让人一时困惑。不过经过仔细调试，总能找到解决路径。
唯一的缺憾
我唯一的抱怨是： 缺乏教师互动 ，即使是付费学生也不例外。
课程提供了 Facebook 专页、Discord 群组等社交渠道，但回答问题者的身份无从确认——是同学？助教？无从知晓。当我咨询期末项目选题是否合适时，一个随机 Discord 昵称的用户给了“批准”，但我至今不知道对方是谁。
付费报名并没有带来任何与教学团队的接触机会，连项目审核都显得模糊。但只要你不依赖人工指导，这门课可能是我见过最好的编程入门课（包括我自己教过的课）。
CS50P Python 编程入门：扎实的技能淬炼
这门课同样由 Malan 教授主讲，虽不如导论课那样充满表演性，但内容扎实，全面覆盖了 Python 的关键要素：函数、变量、条件、循环、异常、库、单元测试、文件 I /O、正则表达式，以及面向对象编程。
我略感遗憾的是，面向对象编程被放在课程末尾而非作为基础概念展开。但这门课依然达到了我的目标：通过大量练习巩固 Python 技能。
课程同样是十讲结构，每讲 2 - 3 小时，配有辅助视频深化重点。我完成了约 80 个编程任务，期末项目是一个交互式图像管理工具，能进行类 Photoshop 的单图像处理与批量合成——没错，这同样很有趣。
体验与 CS50 导论课相似：AI 助手时好时坏，Discord 上的回答有时清晰有时模糊。我的期末项目提案获得了“批准”并通过了课程，但我仍不确定那是否是官方批准。
你应该选这些课吗？
课程完全自定进度。我从三月开始，十二月初完成，投入了 60 多小时听课和大量作业时间，都是在其他工作之余零敲碎打完成的。
记住：你可以免费获得所有学习内容 ——注册、听课、做作业都不花钱。只有需要官方认证证书时才需支付 500 美元。这笔投资值不值取决于你的目标：我不打算用它兑换学分，但 LinkedIn 上多一张哈佛证书总不是坏事。
我推荐这些课， 不是因为哈佛光环，而是因为它们确实优质 。
CS50 导论课让你在八种语言和框架中快速穿行，如果你不仅想学编程，更想学会在技术变迁中持续思考与成长，这门课将是绝佳选择。
Python 课则提供了坚实基底和引人入胜的练习，能帮你入门 Python，或在日常不常使用时保持技能敏锐。
我可以放心推荐任何人学习这两门课的免费版本——只要你有时间并愿意投入。付费认证不会增加教育体验本身的价值，但可能提升你的职业形象。这个选择，只有你自己能决定。
在 AI 代劳代码的时代，最宝贵的或许不再是编写代码的能力，而是看懂代码、检验代码、指挥代码的思维。而这，正是这些课程真正传授的东西。
