免费 AI 教程的 8 个最佳 YouTube 频道

人工智能工具是影响科技行业乃至世界其他地区的最新热潮。

多年来，世界各地的老板都试图通过用人工智能取代工人来提高利润，而世界各地的工人也试图通过获得人工智能管理的新技能来保住自己的工作。我们试图帮助收集普通员工可以查看的免费在线培训课程。

然而，继续教育并不总是那么容易：您可能已经朝九晚五，因此在晚上或周末完成家庭作业可能是一个巨大的麻烦。另外，您可能不熟悉典型的在线课程网站，例如 Coursera 或 edX.com。甚至不要让我解释 AWS 是什么。

但有一个视频平台是每个人和他们的奶奶都知道并喜爱的。 YouTube 是现代注意力缺失时代的完美学习网站。许多 YouTube 创作者因快速跳切编辑和快速说话风格而臭名昭著，他们可以用一种易于理解的方式帮助解释经常令人困惑的人工智能世界。

以下是 YouTube 频道的所有热门推荐，可帮助您快速了解机器学习、数据处理和生成式 AI 的详细信息。

森德克斯

该频道涵盖哪些内容？根据其自己的简介，这一切都是关于 Python 编程的，此外还涉及“机器学习、金融、数据分析、机器人、网络开发、游戏开发等”等主题。当然，人工智能已经发挥了作用。

数据科学家 Harrison Kensley 负责运营该频道，提供从各个角度涵盖人工智能的视频。它们也可以追溯到人工智能成为科技领域热门词汇之前的几年：观看次数最多的视频“Python 实用机器学习教程”目前已有 8 年历史，观看次数为 270 万次。

这些视频旨在帮助初学者获得与 Python、GPT 等交互的实用指导。你可以在这里查看频道。

3蓝1棕

这个物理和数学频道提供了流畅的图形和精心编写的旁白，解开了极客数学背后的原理。自然，它对人工智能有很多话要说。

请注意：这不适合完全的新手——它涉及神经网络如何学习背后的实际代数。当然，您不必亲自解决任何数学问题。相反，您将通过仔细解释更复杂的公式背后的一般概念来引导您完成所有内容。

就像我们在这里的大多数建议一样，这个频道并不是 100% 致力于人工智能。然而，它非常关注技术，并提供了大量涵盖该技术的视频，这对于不害怕一些数学问题的人工智能学生来说是另一个很好的资源。

您应该从“什么是神经网络？”开始。播放列表，仍在定期更新。

深度学习人工智能

计算机科学家兼人工智能专家吴恩达（Andrew Ng）曾出现在我们过去的互联网最佳免费人工智能知识课程指南中，这要归功于他在 Coursera 等网站上建立了大量免费课程的努力。当然，他也出现在 YouTube 上。

DeeplearningAI 的课程全部从 Coursera 移植过来，因此您将在两个网站上获得相同的课程计划和视频课程。课程包括机器学习专业化（41 个视频）或生产机器学习工程（40 个视频）等主题。然而，这并不是所有课程：您还可以查看定期直播，例如最近关于“如何有效阅读人工智能研究论文”主题的长达一小时的视频讨论。

您可以在此处查看整个频道 - 只需向下滚动到“已创建的播放列表”部分即可浏览信息最丰富的播放列表以首先观看。

数据学校

Kevin Markham 直接解释了为什么你应该查看这个频道，他的简历立即询问观众：“你是否正在尝试学习数据科学，以便获得第一份数据科学工作？”如果您心里的答案是“是”，那么您就是本次活动的目标受众。

Markham 主要关注使用 Python 编程语言的数据科学，使该频道与 Sentdex 竞争。主题包括动手实践课程，涵盖开源 scikit-learn 机器学习库等领域，或诸如如何使用 ColumnTransformer 对不同列应用不同预处理等有针对性的内容。

同时，您还可以观看更一般的概念视频，例如“理解混淆矩阵”。在这里查看整个频道。

两分钟论文

喜欢研究？讨厌费力地阅读枯燥的学术语言来弄清楚最新论文的内容？该 YouTube 频道致力于提供最新研究论文的简洁、智能的摘要。

热门播放列表包括 3D 打印和Metaverse等非 AI 主题，但您会想查看专门讨论“ChatGPT、GPT4、OpenAI、Stable Diffusion 等！”的播放列表。了解所有人工智能研究新闻。

这是一个包含 90 个视频的庞大播放列表，但它们的长度都在五分钟左右，这使得该频道成为快速签到的绝佳选择，而不是冗长的充满作业的课程。您可以在此处查看 AI 播放列表。

乔什·斯塔默 (Josh Starmer) 的 StatQuest

乔什·斯塔默（Josh Starmer）采用自上而下的方法教授统计学、机器学习和数据科学背后的基础知识。

值得一看的多年播放列表包括“神经网络/深度学习”、“统计基础知识”、“线性回归和线性模型”和“机器学习”。最近的视频涵盖了名为“人工智能中的人类故事”的系列中的播客式对话，以及令人难以置信的书呆子准动画指南，例如“神经网络的基本矩阵代数，清晰解释”。

Starmer 还推出了一些带有吉他伴奏的原创歌曲，因此您肯定会通过该频道获得量身定制的体验。在这里检查一下。

西拉吉·拉瓦尔

Raval 的频道旨在传播数据素养，其中的主题对于任何在我们的 YouTube 指南中读到这里的人来说都应该非常熟悉：人工智能、数学、科学和技术都在讨论中。

然而，这一次的主题立即引人入胜，重点是经验而不是死记硬背的课程。例如，最近的一些视频包括“我用 ChatGPT 构建了一个体育博彩机器人”或“人工智能在 24 小时内将 1 万美元转化为利润（无需编码！）”，它们很引人注目，旨在让那些对世界同样感兴趣的观众惊叹不已。像拉瓦尔一样是金融和赌博的。

您还将获得有趣的播客对话和一些人工智能教程。来这里试试你的运气吧。

杰里米·霍华德

Jeremy Howard 是一位数据科学家，也是 fast.ai 的创始人，fast.ai 是一家专注于向人们传授神经网络知识的研究机构。他创建了 ULMFiT，这是一个在 ChatGPT 和 Google Gemini 等主要人工智能工具中使用的系统。现在，他正试图将人工智能知识带给每个人，他的 YouTube 频道就是起点。

他的重点是“深度学习”，这是一种强调神经网络的机器学习。他的播放列表包括多个录制的讲座系列，重点是“程序员实用深度学习”，其中有 2020 年版本，旨在为那些只参加过 2018 年版本的人提供更新。

简而言之，他是货真价实的人。事实上，您可以立即查看 Howard 提供的一系列免费在线课程，这就是 YouTube 的奇迹。在这里查看霍华德的作品。