180+ 优质YouTube频道推荐:数据科学、机器学习、人工智能等领域学习资源汇总

Ray

yt-channels-DS-AI-ML-CS

180+ 优质YouTube频道推荐:数据科学、机器学习、人工智能等领域学习资源汇总

在这个信息爆炸的时代,YouTube已经成为许多人学习新知识的重要平台。特别是在数据科学、机器学习、人工智能等热门技术领域,有大量优质的教学内容。本文整理了180多个高质量的YouTube频道,涵盖了这些领域的方方面面,希望能为学习者提供有价值的参考。

数据科学/数据分析

  1. Ken Jee - 分享数据科学职业建议和项目实战
  2. Tina Huang - 数据科学学习经验分享
  3. Data Professor - 数据科学教程和项目演示
  4. Krish Naik - 机器学习和深度学习教程
  5. Import Data - Python数据分析教程

机器学习/人工智能/深度学习

  1. What's AI - AI最新进展解读
  2. Daniel Bourke - 机器学习实战项目
  3. Abhishek Thakur - Kaggle大师的机器学习教程
  4. Aladdin Persson - PyTorch深度学习教程
  5. sentdex - Python机器学习教程

数据工程

  1. Seattle Data Guy - 数据工程实战经验分享
  2. Data Engineering - 数据工程相关技术教程
  3. StartDataEngineering - 数据工程入门教程

统计学/数学

  1. StatQuest with Josh Starmer - 统计学概念通俗解释
  2. 3Blue1Brown - 数学可视化解释
  3. ritvikmath - 概率论与数理统计教程

编程语言

Python

  1. Corey Schafer - Python基础到高级教程
  2. Real Python - Python实用技巧教程

R

  1. David Robinson - R语言数据科学应用
  2. Julia Silge - tidyverse数据分析教程

C++

  1. The Cherno - C++游戏引擎开发教程

软件工程

  1. Engineer Man - 软件开发技巧分享
  2. ForrestKnight - 程序员职业建议
  3. Clément Mihailescu - 编程面试准备

组织/公司频道

  1. DeepMind - Google旗下AI公司
  2. TensorFlow - Google开源机器学习框架
  3. PyTorch - Facebook开源深度学习框架
  4. Kaggle - 数据科学竞赛平台

这些频道涵盖了从入门到高级的各个层次,无论你是初学者还是有经验的从业者,相信都能在其中找到有价值的内容。希望这个列表能够帮助你在数据科学、机器学习、人工智能等领域的学习过程中少走弯路,更快地掌握相关知识和技能。

学习的过程往往是漫长而艰辛的,但有了这些优质的学习资源,相信你能够事半功倍。记住,持续学习和实践是提升自己的关键。祝你在这个充满机遇与挑战的领域取得成功!

avatar
0
0
0
相关项目
Project Cover

AI-Expert-Roadmap

全面解析成为人工智能专家的路线图,从数据科学、机器学习到深度学习,涵盖所有必备知识和技能。项目旨在帮助新员工和社区成员掌握AI技术。互动版提供详细步骤链接,并通过定期更新保持前沿性。关注项目获取最新AI研究与应用案例,了解不同工具的适用场景,助力职业发展。

Project Cover

python-machine-learning-book-2nd-edition

本书详细介绍机器学习和深度学习的核心概念,教你使用Python及其主要库(如Scikit-Learn和TensorFlow)进行数据处理、分类、回归和模型优化。书中包含丰富的示例代码和Jupyter笔记本,帮助读者理解复杂的数学理论和实现步骤,是数据科学家和工程师学习和提升机器学习技能的理想选择。

Project Cover

cookiecutter-data-science

Cookiecutter Data Science提供灵活且标准化的数据科学项目结构模板,集成最佳实践,支持Python 3.8+,推荐通过pipx安装。通过简单命令即可创建新项目,生成包含数据、模型、文档、报告等模块的结构化目录,支持v1和v2版本。欢迎贡献,了解更多请访问项目主页。

Project Cover

zenml

ZenML是一个MLOps框架,帮助数据科学家和机器学习工程师标准化机器学习流程。用户可以通过Python装饰器创建机器学习流水线,并在AWS、GCP、Azure等云平台上运行。ZenML提供一键部署功能,支持远程堆栈快速设置和使用。其优势包括简化的端到端MLOps流程、与现有工具的无缝集成及全面的模型跟踪和审计功能。适合在复杂基础设施上构建和管理ML流水线的用户。

Project Cover

metaflow

Metaflow是一个用户友好的库,专为帮助科学家和工程师管理和建立实际的数据科学项目而设计,最初由Netflix开发。它支持从快速本地原型设计到生产部署,并提供强大的云端可扩展性和依赖管理。适用于各种项目,从传统统计到最先进的深度学习,Metaflow旨在简化机器学习、人工智能和数据科学项目的流程。详细信息请访问Metaflow官网和文档。

Project Cover

Obviously AI

Obviously AI 提供易于使用的一站式服务,允许用户通过单一操作完成整个数据科学过程:从建立机器学习算法、解释结果到预测未来。这一切无需任何编程背景,同时支持快速构建、部署顶尖AI模型,有效缩减开发周期,支持模型实时监控与集成。

Project Cover

data-science-ipython-notebooks

项目包含多个IPython笔记本,详解Python及其数据科学库例如TensorFlow、Scikit-learn与NumPy的使用,覆盖数据处理、统计分析到机器学习等多个应用场景。

Project Cover

yt-channels-DS-AI-ML-CS

yt-channels-DS-AI-ML-CS项目汇集了超过180个涵盖数据科学、机器学习、人工智能等领域的顶级YouTube频道。这些频道由领域内经验丰富的专家主持,内容涵盖初级到高级的编程技巧与洞察,适合所有级别的学习者,帮助用户获取最新资讯与知识提升。

Project Cover

PySyft

PySyft革新数据科学,允许在不查看或复制数据的情况下使用非公开信息。通过连接Datasite,数据所有者控制数据保护,数据科学家直接运行Python代码进行统计分析和机器学习,支持Linux、macOS、Windows、Docker和Kubernetes,适用于多种开发环境。

最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号