人工智能是使机器变聪明，聪明得足以自主采取行动的一种方法。人们关于人工智能的争论很多，最常见的问题是“什么是人工智能？”这个短视频将带你了解人工智能的根源，了解人工智能是如何变成今天的主流话题，以及人工智能的各种应用如何改变了世界，了解什么是专家系统，了解图像识别、机器人、深度学习等与 AI 的相互联系。

　　11. Azure ML 初学者的机器学习教程

　　时长：2小时35分

　　地址：https://www.youtube.com/watch?v=xmvEGS5Xbpg

　　Azure ML 是微软今年早些时候推出的机器学习平台，这个课程由微软的分析专家讲解，将让你了解 Azure ML 的使用方法及其如何为机器学习的大规模消费化做出贡献。本课程分四个部分。第一部分介绍机器学习的优势和 AzureML studio；第二部分介绍 AzureML 及如何使用 AzureML 构造推荐系统解决方案；第三部分介绍如何使用 Azure Marketplace 获利，Azure Marketplace 托管各种使用 ML 的 API，包括必应语音识别控件，直播，微软翻译 API，必应同义词 API 和必应搜索 API 等，到今天为止，Azure Marketplace 有25种机器学习 API。

　　机器学习提高

　　1. 机器学习方法

　　时长：7 Lectures

　　地址：https://www.youtube.com/watch?v=cKxRvEZd3Mw&list=PLOU2XLYxmsIIuiBfYad6rFYQU_jL2ryal&index=7

　　机器学习使系统变得越来越聪明，越来越接近人类智能。这系列一共7个10分钟的视频将让你了解机器学习的各种应用。观看第一个视频，你应该就能写出第一个代码。这些视频介绍决策树可视化、scikit-learn、TensorFlow，怎样构建自己的分类器，你的模型中哪些是最准确的特征，以及更多有趣的概念。该课程使用的语言是 Python，视频信息量非常大，对数据科学中级学习者来说是必看的。

　　2. Scikit-Learn：机器学习与文本

　　时长：2小时40分

　　地址：https://www.youtube.com/watch?v=ZiKMIuYidY0

　　虽然在 Python 中数字数据很管用，但大多数人类知识实际上是原始的、非结构化的文本。通过学习如何将文本转换为机器学习模型可用的数据，可以大幅增加模型能够学习的数据量。本教程介绍了如何使用 scikit-learn 从现实世界文本中构造和评估预测模型。学完本教程，你应该能够利用文本数据构造预测模型，以及特征提取、模型构造和模型评估。这个教程在 PyCon 2016 发布。

　　3. 骇客机器学习

　　时长：9 Lectures

　　地址：https://www.youtube.com/watch?v=2FOXR16mLow&index=1&list=PL2-dafEMk2A4ut2pyv0fSIXqOzXtBGkLj

　　曾经好奇过 Netflix 是怎样根据你的观看记录为你推荐节目，或亚马逊是如何给你推荐产品的吗？对任何机器学习从业者来说，这些问题都很好理解。这个教程介绍了机器学习的基本概念，以及如何使用机器学习解决各种问题，构造基于 AI 的游戏以及许多其他 ML 应用程序。这个教程不只是介绍这些应用，你还将学会如何构造电影推荐系统、聊天机器人、AI 游戏、AI 阅读&写作程序等。这个教程为机器学习骇客设计，要求对机器学习概念先有一个总体的理解。

　　4. Apache Spark MLlib 机器学习导论

　　时长：42分19秒

　　地址：https://www.youtube.com/watch?v=qKYpMPPL-fo

　　Spark MLlib 是一个用于在大型数据集上执行机器学习及相关任务的库。使用 MLlib，只需要几行代码就能将一个机器学习模型拟合到10亿次观察。在这个教程中，Cloudera 的高级数据科学家从头开始介绍 Apache Spark，你将了解 Spark 的工作原理和它的执行模型。教程使用了几个例子解释 Spark 提供的交互性，也介绍了如何使用 Spark 的数据组 API 进行快速的数据操作，以及使用机器学习管道使模型的开发和优化过程更容易。

　　5. Python 时间序列分析

　　时长：3小时

　　地址：https://www.youtube.com/watch?v=JNfxr4BQrLk&t=1432s