Stanford-KI-Kurse: Kostenloses Lernen von den Besten

Autorin: Dr. Kathrin Sobe, Technische Universität Dresden, 10.02.2026

Die Stanford University, eine der weltweit führenden Institutionen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), bietet kostenfreien Zugang zu zentralen Kursen über  KI und Machine Learning auf  YouTube an. Diese Kurse decken ein breites Spektrum an Themen ab – von den Grundlagen der KI bis hin zu spezialisierten Bereichen wie Reinforcement Learning und Natural Language Processing (NLP). Damit bietet Stanford eine einzigartige Möglichkeit, von führenden Experten zu lernen, unabhängig von Ort und Zeit.

Für den Einstieg und die Vertiefung in die Welt der KI stehen folgende Kurse zur Verfügung:

1. CS221 – Artificial Intelligence: Principles & Techniques

Dieser Kurs vermittelt die Kernprinzipien der künstlichen Intelligenz. Er ist ideal für alle, die die Grundlagen der KI verstehen möchten, einschließlich Suchalgorithmen, Entscheidungsfindung und probabilistischer Modelle.

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2. CS224U – Natural Language Understanding

Wie verstehen Maschinen menschliche Sprache? Dieser Kurs gibt Einblicke in die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Understanding) und zeigt, wie Maschinen semantische Bedeutung und Kontext analysieren können.

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3. CS224N – NLP with Deep Learning

Dieser Kurs mit 23 einzelnen Videos konzentriert sich auf moderne NLP-Techniken wie Transformer-Modelle, Wort- und Satz-Einbettungen sowie Deep Learning-Ansätze. Neben den Lectures mit allen Details enthält der Kurs Tutorials zur Anwendung der Inhalte, z. B. mit PyTorch.

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4. CS229 – Machine Learning

Andrew Ng, einer der bekanntesten KI-Experten, führt durch die Grundlagen des maschinellen Lernens mit 20 Videos. Themen wie überwachtes und unüberwachtes Lernen, neuronale Netze und Support Vector Machines werden ausführlich behandelt.

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5. CS229M – Machine Learning Theory

Dieser Kurs richtet sich an alle, die die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens verstehen möchten. Er bietet eine tiefgehende Analyse der theoretischen Konzepte hinter den Algorithmen.

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6. CS329H – Machine Learning from Human Preferences

Wie können Maschinen lernen, menschliche Präferenzen zu berücksichtigen? Dieser Kurs kombiniert Reinforcement Learning mit der Herausforderung, Modelle an menschliche Werte und Vorlieben anzupassen.

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7. CS230 – Deep Learning

Ein weiterer Kurs von Andrew Ng, der sich auf Deep Learning konzentriert mit 10 Videos. Themen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und praktische Anwendungen werden behandelt.

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8. CS234 – Reinforcement Learning

Dieser Kurs besteht aus 16 Videos und bietet eine Einführung in Reinforcement Learning, einschließlich der Entwicklung von Agenten, die durch Belohnungen lernen, in einer Umgebung zu agieren.

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9. CS330 – Deep Multi-Task & Meta Learning

Wie können Modelle lernen, zu lernen? Dieser Kurs untersucht fortgeschrittene Ansätze wie Meta-Learning und Multi-Task-Learning, die es Maschinen ermöglichen, effizienter und flexibler zu lernen.

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Die Kurse sind auch zu finden auf dem YouTube-Kanal Stanford Online.

Die Kurse der Stanford University bieten inhaltliche Tiefe und bilden die Lehrinhalte kompletter Semesterkurse ab, mit Vorlesungsaufzeichnungen ergänzt durch Übungen. Alle Aspekte werden abgedeckt, von den mathematischen Grundlagen über Machine Learning bis hin zu Reinforcement Learning.

Viel Spaß beim Lernen!