無料の AI チュートリアルに最適な YouTube チャンネル トップ 8

AI ツールは、テクノロジー業界、ひいては世界の他の地域に影響を与える最新の流行です。

ここ何年もの間、どこの上司も労働者をAIに置き換えることで利益を増やそうとしており、どこの労働者も仕事を維持するためにAI管理の新しいスキルを習得して追いつこうとしている。私たちは、平均的な従業員がチェックできる無料のオンライン トレーニング コースをまとめて支援しようとしました。

ただし、教育を継続するのは必ずしも簡単なわけではありません。おそらくすでに 9 時から 5 時までの仕事をしているでしょう。そのため、夜や週末に宿題を続けるのは非常に面倒な場合があります。さらに、Coursera や edX.com などのオンライン コースの典型的な Web サイトに慣れていないかもしれません。 AWS とは何かについて説明するように求めないでください。

しかし、誰もが、そしてそのおばあちゃんが知っていて愛している動画プラットフォームが 1 つあります。 YouTube は、現代の注意欠陥時代に最適な学習 Web サイトです。 YouTube クリエイターの多くは、素早いジャンプカット編集と早口の話し方で悪名高く、混乱しがちな AI の世界を理解しやすい方法で説明するのに役立ちます。

ここでは、機械学習、データ処理、生成 AI の詳細を知ることができる、YouTube チャンネルに関するおすすめの情報をすべて紹介します。

セントデックス

このチャンネルは何をカバーしていますか?自身の略歴によると、すべて Python プログラミングに関するものであり、さらに「機械学習、金融、データ分析、ロボット工学、ウェブ開発、ゲーム開発など」を含むトピックにも取り組んでいます。当然、AI はその操舵室にいます。

データサイエンティストのハリソン・ケンスリー氏がチャンネルを運営しており、AI を幅広い角度からカバーするビデオを提供しています。これらは、AI がテクノロジー業界のトップバズワードになる数年前にもさかのぼります。最も視聴されているビデオ「Python による実践的な機械学習チュートリアル」は現在 8 年前で、再生回数は 270 万回です。

これらのビデオは、初心者が Python や GPT などを操作するための実践的なガイダンスを開始できるようにすることを目的としています。ここでチャンネルをチェックできます。

3青1茶色

この物理学と数学のチャンネルでは、洗練されたグラフィックスとよく書かれたナレーションで、マニアックな数学の背後にある原理を解き明かします。当然のことながら、AI についても多くのことが語られています。

注意してください: これは完全な初心者向けではありません。ニューラル ネットワークの学習方法の背後にある実際の代数について説明します。確かに、実際に数学の問題を自分で解く必要はありません。代わりに、より複雑な数式の根底にある一般的な概念についての丁寧な説明とともに、すべてをガイドします。

ここでのほとんどの推奨事項と同様、このチャンネルも AI に 100% 特化しているわけではありません。ただし、このテクノロジーに重点を置いており、それをカバーするビデオが多数提供されているため、多少の数学の問題を恐れない AI の学生にとっては、これも優れたリソースになります。

「ニューラル ネットワークとは何ですか?」から始める必要があります。プレイリストは現在も定期的に更新されています。

ディープラーニングAI

コンピューター科学者であり AI の専門家である Andrew Ng は、Coursera などの Web サイトに膨大な量の無料コースを確立する努力のおかげで、過去にインターネットの最高の無料 AI 知識コースのガイドに登場しました。もちろん、彼は YouTube にも出演しています。

DeeplearningAI のコースはすべて Coursera から移植されているため、どちらのサイトでも同じ授業プランとビデオ コースを入手できます。コースには、機械学習のスペシャライゼーション (ビデオ 41 件) や生産のための機械学習エンジニアリング (ビデオ 40 件) などのトピックが含まれています。ただし、すべてのコースではありません。「AI 研究論文を効果的に読む方法」というテーマに関する最近の 1 時間のビデオ ディスカッションなど、定期的なライブストリームをチェックすることもできます。

ここでチャンネル全体をチェックできます。「作成されたプレイリスト」セクションまで下にスクロールして、最初に視聴する最も有益なプレイリストを参照してください。

データスクール

Kevin Markham は、このチャンネルをチェックすべき理由について、すぐに視聴者に尋ねるプロフィールで「最初のデータ サイエンスの仕事に就くために、データ サイエンスを学ぼうとしていますか?」と質問します。心の中で「はい」と答えている人は、あなたがこの番組の対象者です。

Markham は主に Python プログラミング言語を使用したデータ サイエンスに焦点を当てており、このチャネルは Sentdex と競合しています。トピックには、オープンソースの scikit-learn 機械学習ライブラリや、ColumnTransformer を使用してさまざまな列にさまざまな前処理を適用する方法などの分野をカバーする、実践的な実践的なレッスンが含まれます。

同時に、「混乱マトリックスの意味を理解する」など、より一般的で概念的なビデオを視聴することもできます。ここでチャンネル全体をチェックしてください。

2分間のペーパー

研究が好きですか？最新の論文の内容を理解するために、退屈な学術用語を読み進めるのが嫌いですか?この YouTube チャンネルは、最新の研究論文の簡潔で知的な要約を提供することに特化しています。

人気のプレイリストには、3D プリンティングやメタバースなどの AI 以外のトピックも含まれていますが、「ChatGPT、GPT4、OpenAI、安定した拡散など」に特化したプレイリストをチェックしてみてください。知っておくべきすべての AI 研究ニュースをご覧ください。

これは 90 本のビデオを含む広大なプレイリストですが、長さはすべて約 5 分なので、このチャンネルは宿題が詰まった長いコースではなく、簡単にチェックインするのに最適なオプションです。 AI プレイリストはここでチェックできます。

ジョシュ・スターマーとのスタットクエスト

Josh Starmer は、統計、機械学習、データ サイエンスの背後にある基礎を教えるトップダウン アプローチを採用しています。

チェックすべき数年前のプレイリストには、「ニューラル ネットワーク / ディープ ラーニング」、「統計の基礎」、「線形回帰と線形モデル」、「機械学習」などがあります。最近のビデオでは、「Human Stories in AI」というシリーズのポッドキャスト スタイルの会話や、「Essential Matrix Algebra for Neural Networks, Clearly Explained」のような信じられないほどマニアックな疑似アニメーション ガイドが取り上げられています。

Starmer には、ギターのバッキングを備えたオリジナル曲もいくつか初公開されているため、このチャンネルでは間違いなくカスタマイズされた体験が得られます。ここをチェックしてください。

シラージ・ラヴァル

Raval のチャンネルはデータ リテラシーを広めることを目的としており、YouTube ガイドをここまで読んだ人にはよく知られているトピックが含まれています。人工知能、数学、科学、テクノロジーがすべて取り上げられています。

しかし、今回は、暗記コースよりも経験に焦点を当てた、すぐに興味をそそるトピックが取り上げられています。たとえば、最近のビデオには、「ChatGPT でスポーツ賭博ボットを構築しました」や「AI が 24 時間で 10,000 ドルを利益に変えました (コーディングなし!)」などがあります。これらは派手で、同じように世界に興味がある視聴者を驚かせることを目的としています。ラヴァルと同じように、金融とギャンブルの分野です。

興味深いポッドキャストの会話や AI チュートリアルも入手できます。ここで運試しをしてみませんか。

ジェレミー・ハワード

Jeremy Howard はデータ サイエンティストであり、ニューラル ネットワークについて人々に教えることに重点を置いた研究機関、fast.ai の創設者です。彼は、ChatGPT や Google Gemini などの主要な AI ツールで使用されているシステムである ULMFiT を作成しました。現在、彼は AI の知識をすべての人に提供しようとしています。彼の YouTube チャンネルがその出発点です。

彼が注目しているのは、ニューラルネットワークを重視した機械学習の一種である「ディープラーニング」です。彼のプレイリストには、「プログラマーのための実践的な深層学習」に焦点を当てた複数の録画された講義シリーズが含まれており、2018 年版のみを受講した人向けに最新の 2020 年版も含まれています。

要するに、彼は本物だ。ハワードのさまざまな無料オンライン コースを今すぐチェックできるという事実は、すべて YouTube の驚異の一部です。ハワードの作品はこちらからご覧ください。