Python深度学习的十大入门视频教程

人工智能无疑是2017年最火爆的技术，许多外行的朋友想学习却不知道从何下手，所以特意将此文翻译过来，供大家参考。可以在短期之内进入这个领域。这些视频大多数都可以在国内的网站上找到。

这个“前十名单”是根据最佳内容创建的，而不是根据评论数量。为了帮助你选择合适的框架，我们首先从一个比较流行的Python DL库的视频开始。。让我们开始！

1.概述：比较深度学习框架（96K次） - 5分钟

在学习Python，先理解5个最流行的深度学习框架-SciKit Learn，TensorFlow，Theano，Keras和Caffe之间的区别是很重要的。这个由Siraj Raval制作的5分钟视频为你提供了每个框架优点和缺点之间的最佳对比，甚至还提供了代码示例的结构，以帮助你更好地做出决定。

2.播放列表：Sentdex的TensorFlow教程（114 K视图） - 4.5小时

这个由Sentdex制作的14个视频的播放列表是对Python中的深度学习最系统、最彻底解释，而且简洁而又易于理解的教程。包括用MNIST数据集的递归神经网络和卷积神经网络在TensorFlow上的实现。

3.个人教程：TensorFlow教程02：卷积神经网络（69.7 K观点） - 36分钟

这是Magnus Pedersen在YouTube频道Hvass Laboratories上的这个教程。观看此视频可以了解TensorFlow的代码。

4.概述：如何轻松预测股价（210 K观点） - 9分钟

在这个视频中，Siraj Raval使用了一种称为LSTM网络的特殊类型的递归神经网络。他采用的是由TensorFlow支持的Keras库。而且在Github上有全部的代码。 5.教程：使用Python和Theano库进行深度学习（201 K视图） - 52分钟

在不到一个小时的时间了解Theano。

6.播放列表：PyTorch从零到全部（3 K视图） - 2小时15分钟

在这一系列的11个视频中，宋金从头开始教PyTorch。这个系列的一个亮点是在第10个讲座，教你建立一个基本的CNN，重点是用他的详细图解来理解CNN的概念。

7.个人教程：TensorFlow教程（43.9 K观点） - 49分钟

Edureka的这个单独的教程使用TensorFlow来实现深度学习。这是TensorFlow初学者最好的教程。不但教TensorFlow的基础知识和数据结构。它还包括一个使用深度学习的案例例 - 识别水下障碍物是岩石还是矿山。

8.播放列表：深度学习与Python（1.8K的意见） - 83分钟

YouTube频道“机器学习电视”使用Theano和Keras发布了一系列总共83分钟的15个视频，用于DL自动图像字幕。展示了如何训练你的第一个深度神经网络，用于对来自MNIST数据集的数字进行分类。

9.播放列表：Keras-Python深度学习（30.3 K观看次数） - 85分钟

YouTube频道“The SemiColon”已经发布了一系列使用Theano和Keras的教程，第11个视频来实现使用DL的chatbot。它包括卷积神经网络，Theano和Keras中的递归神经网络，神经网络以及在手写识别（MNIST）数据集上的scikit-learn库中的反向传播的解释。

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10.免费在线课程：Andrew Ng深度学习（完整课程）（28 K视图） - 4周课程

就像我以前在金融界的ML十大视频文章中，我已经保存了最后的最好的东西。如果你想学习深度学习作为一个在线课程，吴恩达可以说是最有名的ML讲师。作为一个为期四周的课程，涵盖了98个视频，本课程将教你如何使用DL，神经网络，二元分类，导数，梯度下降，激活函数，反向传播，正则表达，RMSprop，dropout。