CS Video Courses: Video bài giảng CS miễn phí
/cs-video-courses
CS Video Courses là một README dạng danh sách thuần trên GitHub, dẫn tới các bài giảng computer science đầy đủ học kỳ trên YouTube và OpenCourseWare — không phải một nền tảng có quiz hay chứng chỉ. Nó đáng dùng một khi bạn đã biết tự sắp xếp lộ trình học của mình: bạn có được toàn bộ playlist bài giảng từ MIT, Stanford, Harvard và hàng chục trường khác, nhưng không có gợi ý nào về thứ tự học. Một chương trình học có lộ trình rõ ràng, có mốc kiểm tra, không nằm trong gói này.
CS Video Courses là gì?
CS Video Courses là một README trên GitHub tổng hợp các liên kết tới bài giảng video computer science cấp đại học, chia theo mục như Introduction to Computer Science, Data Structures and Algorithms, Machine Learning và Systems. Mỗi mục chỉ dẫn tới một nguồn video bên ngoài — một playlist YouTube, một trang OpenCourseWare, hoặc trang bài giảng riêng của một trường đại học — chứ không host bất kỳ video nào.
Bộ sưu tập này bao gồm những gì
- ✓Playlist đầy đủ cả học kỳ, không phải video cắt ngắn — các khóa như 6.006 Introduction to Algorithms của MIT hay CS106A của Stanford xuất hiện dưới dạng chuỗi bài giảng hoàn chỉnh, hàng chục video mỗi khóa.
- ✓Lý thuyết nền tảng được phủ sâu: algorithms, data structures, computer architecture và database systems đều có mục riêng.
- ✓Các nhánh chuyên sâu vượt ra ngoài CS nhập môn — computer vision, robotics, quantum computing, reinforcement learning, bioinformatics và computational physics đều có topic tag trong repo.
- ✓Nguồn trải khắp hàng chục trường: MIT OpenCourseWare, chương trình SEE của Stanford, CS50 của Harvard, UC Berkeley, Georgia Tech, và các chương trình quốc tế như kho bài giảng NPTEL của IIT hay nền tảng live-lecture của TUM.
- ✓Systems và security có mục riêng — distributed systems, embedded systems và security xuất hiện như các topic tag tách biệt thay vì gộp chung vào một mục 'systems' mơ hồ.
- ✓Mỗi mục chỉ là một liên kết trần với mã khóa học, tên khóa và trường — không có chú thích về độ khó, điều kiện tiên quyết, hay playlist dài bao nhiêu giờ.
Ai được lợi nhiều nhất từ danh sách này
- •Một lập trình viên tự học đang xây nền tảng CS mà không qua bằng cấp, dùng mục algorithms và data structures thay cho bản rút gọn của một bootcamp.
- •Một kỹ sư đang đi làm chỉ cần đúng một bài giảng về một chủ đề — chẳng hạn distributed systems, systems programming hay computer vision — mà không cần đăng ký cả khóa học hay trả tiền cho một MOOC.
- •Người đang tự ráp một chương trình học kiểu MIT OCW, muốn có một danh mục duy nhất thay vì lục qua hàng chục trang catalog khóa học của từng trường.
- •Sinh viên chuẩn bị cho các chủ đề cấp cao hơn như advanced algorithms hay algorithmic game theory, muốn xem cách các giáo sư khác nhau dạy cùng một chủ đề.
Điểm mạnh
- ✓Chính sách CONTRIBUTING từ chối thẳng các MOOC nhỏ và tutorial cơ bản, nên nội dung trong danh sách nghiêng về khóa học đại học/cao đẳng thật sự thay vì nội dung marketing.
- ✓Độ phủ là thật, không chỉ dừng ở mức nhập môn — các chủ đề cấp cao và gần với nghiên cứu như advanced algorithms, algorithmic game theory, quantum computing xuất hiện cạnh các mục nhập môn.
- ✓Cách tiếp cận của nhiều trường về cùng một chủ đề nằm cạnh nhau, nên bạn có thể so sánh khóa algorithms của MIT và của Stanford, thay vì bị bó vào phong cách của một giáo sư duy nhất.
- ✓Miễn phí và không cần đăng ký — mọi liên kết dẫn thẳng tới một nguồn video công khai.
Danh sách này không bao gồm những gì
- △Đây chỉ là một danh sách liên kết thuần — không có theo dõi tiến độ, không có bài tập được chấm, và không có chứng chỉ ở cuối, khác với một nền tảng MOOC.
- △Các mục không được chú thích độ khó, điều kiện tiên quyết hay thời lượng ước tính, nên bạn phải click vào từng trang khóa học để biết mình sắp bỏ ra bao nhiêu giờ trước khi bắt đầu.
- △Nguồn video nằm bên ngoài (YouTube, OpenCourseWare, trang riêng của từng trường), nên chất lượng phát, phụ đề và độ ổn định lâu dài của liên kết phụ thuộc hoàn toàn vào từng trường, không phải vào repo này.
- △Không có một lộ trình được đề xuất xuyên suốt danh sách — Introduction to Computer Science và Data Structures and Algorithms chỉ là hai trong số nhiều mục, việc ghép chúng thành một chương trình học hoàn chỉnh hoàn toàn do bạn tự quyết định.
Các nguồn học CS miễn phí khác
Câu hỏi thường gặp về CS Video Courses
CS Video Courses hoàn toàn miễn phí — đây là một danh sách công khai trên GitHub dẫn tới các bài giảng video miễn phí trên YouTube, OpenCourseWare và trang web của các trường đại học, nên không có gói trả phí hay tường phí nào để truy cập.
CS Video Courses bao gồm nhiều khóa học từ MIT OpenCourseWare và một số chuỗi bài giảng của Stanford, cùng với Harvard, UC Berkeley, Georgia Tech và các chương trình quốc tế như NPTEL của IIT, nằm rải rác trong các mục Introduction to Computer Science và Data Structures and Algorithms.
CS Video Courses bao phủ algorithms, data structures, computer architecture, databases, machine learning, computer vision, robotics, security, embedded systems, quantum computing và reinforcement learning, dựa theo các topic tag của repo.
Tần suất cập nhật không được nêu rõ trong README của CS Video Courses — repo chấp nhận pull request từ cộng đồng để thêm khóa học mới theo hướng dẫn CONTRIBUTING, nhưng không có lịch công bố cụ thể cho việc thêm hay rà soát các mục.
CS Video Courses chỉ giới hạn ở khóa học cấp đại học/cao đẳng — hướng dẫn CONTRIBUTING nói rõ không nhận các MOOC nhỏ, tutorial cơ bản hay liên kết quảng bá kênh, nên các mục là khóa học đầy đủ học kỳ chứ không phải tutorial nhập môn ngắn.
Bạn có thể xây một chương trình học từ CS Video Courses, nhưng bạn sẽ phải tự thiết kế trình tự — danh sách nhóm các bài giảng theo chủ đề (algorithms, systems, machine learning, và nhiều hơn nữa) mà không gợi ý thứ tự khóa học hay đánh dấu điều kiện tiên quyết giữa các mục.
Ai nên thử — và ai nên bỏ qua
Hãy thử CS Video Courses nếu bạn đã biết đại khái một chương trình CS trông như thế nào và chỉ muốn tự học CS theo nhịp độ của mình từ bài giảng gốc thay vì trả tiền cho bản đã được MOOC 'làm gọn' — lập trình viên tự học, sinh viên CS muốn bổ sung cho một bài giảng yếu, và bất kỳ ai đang đuổi theo một chủ đề nâng cao như distributed systems hay computer vision sẽ được lợi nhiều nhất. Bỏ qua nó nếu bạn cần ai đó áp đặt cấu trúc cho mình: không có thứ tự gợi ý, không bài tập, và không cách nào biết mình đã học đủ để tự gọi là xong. Người mới hoàn toàn, chưa từng viết một dòng code, nên bắt đầu ở đâu đó có bài tập thực hành, như freeCodeCamp.
Repo liên quan
cs-video-courses có đáng để bạn bỏ thời gian?
ChatGPT, Claude và Perplexity đều đọc được trang này. Hỏi thử xem họ nghĩ gì về cs-video-courses.