Chatbot大牛推薦：AI、機器學習、深度學習必看9大入門視頻

這年頭，談話間，不夾雜點「人工智能」，「機器學習」，「深度學習」這樣的字眼，就跟九十年代追不上互聯網的時髦同樣——丟份！

但是呢，說白了，真正懂行的沒幾個，真的沒幾個。

幾個月前，我也屬於多少能跟風提兩嘴，但當真不明白這人工智能到底根子上是啥玩意兒的吃瓜羣衆。誰要是跟我提裏面的技術細節，我更是崩潰：shut up。

不過，幾段視頻完全改變了個人認識，它裏面用了極其通俗易懂的語言和卡通畫面，讓我明白了人工智能、機器學習裏面究竟是什麼鬼，特別有意思。在這個基礎上，我在這個領域開始真正成長了。

若是你也跟我同樣，不懂機器學習，但又想知道點幹東西，卻又不想特別費勁，那麼不妨看看我分享的這些視頻，說不定你也能在幾個月後成爲半個行家裏手哦。

在這裏，我會根據個人經驗，把這些視頻分爲三類，第一類是入門款，第二是基礎款，第三就是進階款咯，我保證，每類都很輕鬆，不會讓你太費勁的。

在此，小小說明一下，因爲微信的限制，一篇文章只能植入三個視頻，所以別的視頻只能附上連接，但在微信條件下，這個連接不能直接打開。爲了讓您看得更方便，能夠點擊閱讀原文，方便打開連接。

入門款——基礎介紹

在推薦入門款視頻以前，先叨叨幾句，爲了讓你能結合起來看得更明白。（小白的重點學習專區）

人工智能的目的是什麼呢？

答：讓機器表現得更像人類，甚至在某些技能上超越人類。

爲了達到這個目的，人工智能必須「會思考」，而它的思考便涵蓋了以智能方式解決計算難題的技術和方法。聽起來有點抽象。舉幾個例子：搜索－－找出兩城之間最快的往返，規劃－－讓機器人自動導航並達成給定目標......

固然，人工智能的能力到底強不強，得看兩個條件：算法和計算能力。

算法到底多牛逼（你能夠理解爲機器思考問題的方式有多牛逼），計算能力有多高（你能夠理解爲爲機器思考提供的供血、蛋白質等後勤保障），這兩個條件直接決定了你所搞的人工智能到底有多強。

咱們人類只要把算法和計算能力保證了，別的就不用管了，機器它本身就會學習。

機器是怎麼自主學習呢？

答：經過學習已有的標註數據來解決問題，而並不須要把規則硬編碼到算法中。

仍是太抽象，讓我舉例來講明吧。

好比，開發一個系統，讓這個系統來識別圖片中的貓和狗。爲了實現，咱們只須往已設定好的算法中，放入大量貓和狗的圖片，就能夠睡覺去了。等機器看完這海量的圖片，它本身就認得，什麼是貓，什麼狗。

那什麼又是深度學習呢？

深度學習屬於機器學習，不過更復雜。它相似給機器裝了一個大腦，這個大腦裏也有由大量的神經元組成的多層系統，能夠經過大量的數據訓練來處理複雜的機器學習任務（好比上文提到的貓、狗圖像識別）。

爲何深度學習忽然就火爆起來了呢？

由於它須要的兩個軟硬件都被知足了：硬件方面，GPU等變得功能強大，且價格大幅降低；軟件方面，用於訓練模型的各種數據比以往大量增多了。

好了，叨叨完這麼些信息，如今讓咱們開啓入門款視頻之旅吧。

人工智能、深度學習和機器學習：入門介紹（Andreessen Horowitz）

視頻地址：v.qq.com/x/page/g050…

該視頻是關於人工智能發展史 & 深度學習簡介

機器學習簡介（Udacity）

視頻地址：v.qq.com/x/page/w050…

（稍微技術一點的）機器學習簡短講解

人工智能是新型電力（吳恩達）

視頻地址：v.qq.com/x/page/b050…

吳恩達講解人工智能/機器學習的現狀、相關應用及管理措施

吳恩達在 Youtube 上還發了不少有趣的視頻，他在 Coursera 上還有一個免費的機器學習課程，不過技術性/理論性極強。有須要的童鞋能夠本身搜搜。

成長款——深刻學習

若是你還想深刻學習相關的技術細節，能夠觀看 Youtube 上的 Deep Learning Simplified 系列視頻與 Facebook 解釋機器學習/深度學習的視頻。

人工智能揭祕（Facebook）：

Yann LeCun 介紹人工智能

視頻地址：v.qq.com/x/page/y050…

Yann LeCun 介紹深度學習

視頻地址：v.qq.com/x/page/h050…

對於技術細節的更多講解，能夠查看 Facebook 視頻的官方頁面。

簡談深度學習

Deep Learning Simplified - 入門篇

視頻地址：v.qq.com/x/page/g050…

想要查看該系列的全部視頻，可前往其 Youtube 頻道。

進階款——打造你本身的神經網絡

若是想繼續往前，學會並構建出本身的神經網絡，你須要：

1.學會 Python 編程（能夠用 Codecademy、Codeschool 或 Udacity 的課程）

2.瞭解 Google 的 TensorFlow 框架或 Keras，以找出更簡單的模型實現方法；而後學習 mnist 新手教程，對機器學習有一個大致印象；強烈推薦下面這個視頻哦 。

視頻地址：v.qq.com/x/page/u050…

5分鐘x學會Tensorflow

3.此外，建議學一下 Google 在 Udacity 上的深度學習免費課程。本身搜一搜。

個人分享就到這裏了，除了這些，若是你也有好的視頻資源，歡迎在後臺留言推薦哦。

原文連接

https://medium.com/@MatthiasNannt/videos-to-learn-about-ai-machine-learning-deep-learning-fd6a536a8abd