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1个月前
YouTube 最牛逼的AI频道(收藏级清单|从0到进阶) 想自学 AI,不想被信息噪音淹没? 这 10 个频道够你用一年:从数学 → 代码 → 工程 → 研究 → 认知,闭环进阶。 1) 基础与直觉(数学底层) •频道:3Blue1Brown(7.6M):把线代、微积分、神经网络讲成“能看见的直觉”。 •频道:StatQuest with Josh Starmer(1.48M):统计/ML 概念一刀见血,考研/面试急救包。 先看:线性代数本质;逻辑回归/随机森林的 StatQuest 版本。 2) 动手做模型(代码与实战) •频道:Andrej Karpathy(1.02M):从零写 Transformer,LLM 训练心法。 •频道:Jeremy Howard / (138K):实用优先,先拿结果再补理论。 •频道:Dave Ebbelaar(207K):端到端项目、RAG、评测与部署。 先看:从零实现 GPT;“Practical Deep Learning” 开篇课。 3) 课程与名校 •频道:Stanford Online(838K):CS229/CS231n/LLM 系列公开课,体系化补课。 先看:概率/最优化基础 + 视觉/LLM 最新课。 4) 工程与 MLOps •频道:Hamel Husain(11.9K):RAG、评测、提示迭代、产品化工作流。 先看:RAG 评估与数据迭代实战。 5) 研究访谈与长期趋势 •频道:Machine Learning Street Talk(199K):硬核学术播客,论文作者亲讲。 •频道:Lex Fridman(4.8M):与顶尖科学家/企业家长谈,做策略与认知升级。 先看:Transformer/对齐/多模态主题长谈。 6) 通俗入门 + 公式背后的直觉 •频道:(181K):概率、信息论、ML 直白拆解。 先看:交叉熵、贝叶斯、马尔可夫直观解释。 7) 30 天学习路径(可直接照抄) 第 1 周:3Blue1Brown + StatQuest(线代/概率/回归/树) 第 2 周: 开篇 + Karpathy“从零写 Transformer” 第 3 周:Dave 项目实操 + Hamel 的 RAG/评测 第 4 周:Stanford 体系化补课;MLST/Lex 选 3 期做「研究笔记」 规则:只做双速笔记(1 行直觉 + 1 行公式/代码);每看 2 个视频,复刻 1 个小实验;每周 1 篇长谈/论文讲解拉高视野。 8) 为什么是这 10 个? •覆盖“数学 → 代码 → 工程 → 研究 → 认知”的全链路。 •既能做出来,也清楚为什么能做出来。 •更新稳定、内容可形成可复用的知识底座。