【我們為什麼挑選這篇文章】如果你跟我一樣，常常聽到大家在談人工智慧、機器學習，卻搞不懂大家在說什麼？那從最基本的影片介紹入門最能夠有效率理解了！文章集結 AI 界大咖，中國 AI 教父吳恩達、Facebook 人工智慧研究院院長 Yann LeCun 以及 Udacity 的線上課程，幫你整理好所有入門概念，只要聽一次，就能明白人工智慧基本原理。（責任編輯：劉庭瑋）
本文將學習視頻分為三類：入門款，基礎款和進階款
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一樣——實在有點丟臉！
可是呢，說白了，真正懂得沒幾個，真的沒幾個。
幾個月前，我也屬於多少能跟風提兩嘴，但其實是當真不明白這人工智慧到底是啥玩意兒的吃瓜群眾。誰要是跟我提裡面的技術細節，我更是崩潰：shut up。
不過，幾段影片徹底改變了我的認識，它裡面用了極其通俗易懂的語言和卡通畫面，讓我明白了人工智慧、機器學習裡面到底是什麼鬼，特別有意思。在這個基礎上，我在這個領域開始真正成長了。
如果你也跟我一樣，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為半個行家哦。
在這裡，我會根據我的經驗，把這些視頻分為三類，第一類是入門款，第二是基礎款，第三就是進階款，我保證，每類都很輕鬆，不會讓你太費勁的。
入門款——基礎介紹
在推薦入門款影片之前，先叨叨幾句，為了讓你能結合起來看得更明白。（小白的重點學習專區）
人工智慧的目的是什麼呢？
答：讓機器表現得更像人類，甚至在某些技能上超越人類。
為了達到這個目的，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：搜尋–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……
當然，人工智慧的能力到底強不強，得看兩個條件：算法和計算能力。
算法到底多牛逼（你可以理解為機器思考問題的方式有多牛逼），計算能力有多高（你可以理解為為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。
我們人類只要把算法和計算能力保證了，別的就不用管了，機器它自己就會學習。
機器是怎麼自主學習呢？
答：通過學習已有的標註數據來解決問題，而並不需要把規則硬寫程式碼到算法中。
還是太抽象，讓我舉例來說明吧。
比如，開發一個系統，讓這個系統來識別圖片中的貓和狗。為了實現，我們只須往已設定好的算法中，放入大量貓和狗的圖片，就可以睡覺去了。等機器看完這海量的圖片，它自己就認得，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，不過更複雜。它類似給機器裝了一個大腦，這個大腦裡也有由大量的神經元組成的多層系統，可以通過大量的數據訓練來處理複雜的機器學習任務（比如上文提到的貓、狗圖像識別） 。
為什麼深度學習突然就火爆起來了呢？
因為它需要的兩個軟硬件都被滿足了：硬件方面，GPU 等變得功能強大，且價格大幅下降；軟體方面，用於訓練模型的各類數據比以往大量增多了。
好了，講完這些訊息，現在讓我們開啟入門款影片之旅吧！
人工智能、深度學習和機器學習：入門介紹（Andreessen Horowitz）
https://www.youtube.com/watch?v=8LPm-1n9Myc
AI 和短篇小說介紹深入學習的歷史
機器學習的友好介紹（Udacity）
機器學習的簡短（和更技術性）說明
人造智能是新電力（Andrew Ng）
Andrew Ng關於AI /機器學習的現狀，可以做些什麼以及如何管理AI項目。
YouTube 上有更多有趣的影片，他也在 YouTube 上發表了一個免費的機器學習課程（但是一個非常技術/理論）。
更深入
如果你想更多的了解技術的東西，看看深度學習簡體系列在 YouTube 和 facebooks 的解釋 -機器學習/深度學習的視頻。
對於技術細節的更多講解，可以查看Facebook 視頻的官方頁面：Artificial Intelligence, Revealed
簡談深度學習
Deep Learning Simplified – 入門篇
想要查看該系列的所有影片，可前往其 Youtube 頻道。
進階款——打造你自己的神經網絡
如果想繼續往前，學會並構建出自己的神經網絡，你需要：
1.學會 Python 程式碼（可以用 Codecademy、Codeschool 或 Udacity 的課程）
2.了解 Google 的 TensorFlow 框架或 Keras，以找出更簡單的模型實現方法；然後學習 mnist 新手教程，對機器學習有一個大體印象；強烈推薦下面這個影片哦。
3. 此外，建議學一下Google 在 Udacity 上的深度學習免費課程。
快樂學習:-)
（本文經合作夥伴 36氪 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為 〈 Chatbot大牛推薦：AI、機器學習、深度學習必看9大入門視頻 〉。照片來源：Foter.com）
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