大家好，今天来为大家解答人工智能这个问题的一些问题点，包括人工智能公开课课件也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~

本文目录

1. YouTube上有哪些计算机方面的值得推荐的公开课？
2. 随着人工智能走进课堂，教师工作会发生哪些变化，作为教师应有哪方面准备？
3. 我想自学人工智能来预测彩票，我该怎么学人工智能，python只会一点函数？
4. 想学习关于人工智能的技术，去哪里学习比较好？

YouTube上有哪些计算机方面的值得推荐的公开课？

以下列出的是我自14年至今上过的大部分课程，现在将其分为「小白」，「入门」和「进阶」三个级别（可能要再过几年我才敢回来加个「精通」），便于各位按需自取。每一类下面，我又根据个人的感受，将其分为了【强推】（强烈推荐），【推荐】，和【已阅】（有时间你就看看）。推荐的内容不限于Youtube。因为从10年开始便一直在上公开课，文末我会推荐些非计算机课程，给大家当做调剂。

小白级别--给那些对计算机完全陌生的人

强推：ComputerScienceCrashCourse

主讲人：CARRIEANNEPHILBIN,DirectorOfEducationinCambridge,UnitedKingdom

这门课制作十分精良，而且涵盖了计算机的方方面面，从最底层的晶体管讲到了最上层的AI。每个视频的长度约十分钟，适合简单了解下计算机的工作原理以及发展史。

推荐：ProgrammingFoundationswithPython

主讲人：KunalChawla,Co-FounderatChaleesMinuteSchool

这门课从零开始教你写python，学习曲线非常的低，很容易上手，培养信心和兴趣。不过，不知为何这门课从udacity的官网上下架了，因而只有这个Youtube的版本了。

已阅：InOneLesson

主要讲一些硬件的工作原理，没事可以看着玩玩，权当是放松了。

小白级别的课程就只有这么多。看完之后你可以对计算机是什么，又是如何工作的，有一个大概的感觉。

入门级别--开始分块学习计算机的工作原理，包括操作系统，数据库，网络等

强推：ThisisCS50

主讲人：DavidMalan,ProfessoratHarvardUniversity

这门课一出来便非常火，当时上课给我的第一印象就是这个老师太有激情了，讲课时真的是literally挥汗如雨。这门课作为哈佛的计算机科学入门课程，教学内容覆盖面很广，从二进制讲到网络开发，这个过程中使用的语言包括C,python,JS等等。是一门十分值得花时间好好学习的课。

强推：6.006IntroductiontoAlgorithms

主讲人：SriniDevadas,ProfessoratMIT

这是一门比较难的算法课，一定要做他们的练习题，不然无法保证你真的理解了这些算法。犹记得15年的时候准备google的面试，一周把这门课上完了，然而并没有掌握好。难归难，算法则是一定要学好的。

强推：Networkingtutorial

主讲人：BenEater,KhanAcademy(former)

这是一门很短却直至精髓的课。从大家都能看到的网线开始讲电信号如何传输，最后以介绍TCP协议为止。每个人对学习方法的偏好不同，有人喜欢抽象，有人喜欢具体，我正好是后者。这门课就非常具体，把每个bit如何在网络中游走讲的一清二楚。这门课不涉及算法，优化等，十分适合入门。

推荐：DistributedComputerSystems

SrinivasanKeshav,ProfessorofComputerScienceattheUniversityofCambridge

这门课主要讲的是网络通信，从底层的switch一步步讲到TCP等协议。老师很有意思，课上各种喷google是如何侵犯大家的隐私的。

推荐：IntrotoComputerScience

主讲人：DavidEvans,ProfessorofComputerScienceUniversityofVirginia

这门课的核心是使用python来打造一个搜索引擎。之所以推荐它，是因为这门课更接近于软件工程，有大量的实际操作，需要你写出正确的代码才能进行下一步学习。另外这位老师的冷笑话也蛮好听，后面还会推荐他的另一门课。

推荐：ComputationStructures

主讲人：ChrisTerman.SeniorLecturer,ElectricalEngineeringandComputerScienceatMIT

对于想要了解计算机是如何从简单的电压变化演变到现在的操作系统的，可以看看这门课。老头子风趣幽默，特别喜欢冷笑话。

已阅：AnIntroductiontoComputerNetworks

主讲人：ProfessorsatStanford

发现了Stanford这门课很好，各种layers都覆盖到，还请一些业界大牛做采访。

已阅：LearninOneVideo

这个网站不同的地方就在于，每一个视频如同填鸭一般的把一门编程语言一次性讲完。每次我要快速了解（不是掌握）一门语言时，就会把对应的视频看一两遍。

已阅：OperatingSystemsandSystemsProgramming

主讲人：JohnD.Kubiatowicz,ProfessoratUCBerkeley

这个我觉得一般，可能是PPT做的不咋样，不介意的可以去看看。

已阅：IntrotoDatabaseSystem

主讲人：JosephM.Hellerstein,ProfessoratUCBerkeley

这个我觉得一般，老师讲课略显枯燥，也可能知识学到这个份上没法不枯燥了吧。

进阶级别--术业有专攻

软件工程

强推：Test-DrivenDevelopmentwithPython

这是一本非常棒的书，作者教你如何用TDD的范式来使用Django开发网站。

推荐：C++Tutorial

主讲人：TheCherno(YanChernikov),SoftwareEngineeratElectronicArts(EA)

小伙子长得贼精神，讲的贼清楚，若想要学C++，推荐看他的视频。

推荐：TheGoProgrammingLanguage

入门Go时看过的一本书，写的非常详细，淘宝有卖的。

已阅：LearnPythontheHardWay

我看的那个时候还是免费，现在官方已经只在Amazon卖了，这是个免费版本，适合Python入门。

软件工程更多的是积攒经验了。多看优秀的开源代码，多看文档，慢慢学习。

机器学习

强推：NeuralNetworksandDeepLearning

主讲人：MichaelNielsen,ResearchFellowatYCombinatorResearch

这本书网上可以免费阅读，写的非常细致，解释的很清楚。

推荐：ArtificialIntelligence

主讲人：PieterAbbeel,DanielKlein,ProfessorsatUCBerkeley

我很喜欢这门课，作业记得要跟着做完，最后的project做了个游戏，挺有意思。

已阅：FullStackWebDeveloper,FrontEndWebDeveloper,MachineLearningEngineer

主讲人：Udacity

这三个nanodegree，如果你没什么经济压力，倒是可以花钱上一上。我15年上的那会儿，都是先搜索里面指定的课程，然后上完课程，再去做nanodegree的projects.udacity的课程有个优势，它被敲打的非常零碎，章节之间插入了大量的练习，再加上毕业项目，很适合非计算机专业的人去学习然后找相关的工作。

如果需要学习概率统计以及线性代数，强烈推荐去KhanAcademy.

分布式系统

强推：DistributedSystems

主讲人：RobertMorris,ProfessoratMIT

这门课，网上并没有清晰度高的视频。其实只要跟着这个表里的时间安排，把里面的papers都一下，把课堂的notes看一看就行。最重要是完成这门课的Labs，其内容是根据Raft的paper用Go把它实现一遍。提前预警整个过程非常虐心。。。

已阅：DistributedSystems

主讲人：ChrisColohan,SoftwareEngineer/ManageratGoogle

分布式系统的公开课并不多，而这一门课则十分通俗易懂，适合入门。

密码学及其应用

强推：IntroductiontoCryptography

主讲人：ChristofPaar,ProfessorforEmbeddedSecurityatRuhrUniversityBochum

德国的教授，英文讲的很好。重点是，这门密码学入门真的讲的太清楚了！所有的公式定理都会现场给你推演一遍。学完可以手推大部分密码学算法，同时会打下很好地理论基础，学完看paper无鸭梨。有教科书，练习题最好也一起做了。

强推：AppliedCryptography

主讲人：DavidEvans,ProfessorofComputerScienceUniversityofVirginia

这门课使用python来实现密码学里几个常见的算法。与上面那门课不同，这门课偏重于实践，需要写不少代码。

推荐：AbstractAlgebra

主讲人：learnifyable

有关抽象代数的公开课不多，这一门讲的不错。如果对密码学，以及量子计算机感兴趣的话，可以先上一上抽象代数，对理解数学很有帮助。

CryptocurrencyEngineeringandDesign

主讲人：ProfessorsatMIT

在数字货币方面，这门MIT的课是最uptodate，涵盖了目前有关Bitcoin的方方面面。

已阅：BitcoinandCryptocurrencyTechnologies

主讲人：ProfessorsatPrinceton

如果你对blockchain感兴趣的话，这门课是不个不错的入门选择。不过作为一门常青藤学校出品的课程，内容还行，形式和传播效率上却做的一般。看着门课可能偶尔需要忍住枯燥，大部分时间需要把语速加快x1.25或者x1.5。

已阅：6.046JDesignandAnalysisofAlgorithms

主讲人：SriniDevadas,ProfessoratMIT

这门课当时看的我很吃力（并未掌握多少），若有志于往算法优化这个方向发展，这个值得看一下。

已阅：LearningSolidity

18年的时候玩了下以太坊合约，这个入门还行，但以太坊这两年改动挺大的，最好还是去官网看吧。

其他科技相关频道推荐

SoftwareEngineeringDaily

一个常听的podcast，节目里请的是业界比较优秀的工程师，每一期大概一小时，来探讨softwareengineering这个行业里遇到的各种现象和问题，也有很多工程师在这里面分享自己的经验，云服务，devops，queue，scheduler，blockchain，等等等等。

上面的链接是他们的网站，iphone直接在podcast就有他们的节目，每日更新。

强烈推荐他家这篇健康的鸡汤，Youarenotacommodity

Kurzgesagt–InaNutshell--解释宇宙，包罗万象

Computerphile--提供各种各样关于计算机世界的科普，没事看着玩玩

3Blue1Brown--把数学讲的非常清楚

Numberphile--一个给nerd解闷的channel，适合没事儿瞎看看

最后，国内的疫情让人十分难过，大家在技术学习之外，也可以看看一些人文学科的公开课，希望将来的将来，可以不再有这样的悲剧发生，在此先推荐几门课。

一门是哈佛的Justice。这门课我是10年看的，最近又拿出来看，依旧非常引人思考。

一门是耶鲁大学的MoralFoundationsofPolitics，跟哈佛的Justice很像，介绍了自文艺复兴以来，西方政府的迭代。

还有一门，是JordanPeterson的PersonalityandItsTransformations。这是一门心理学课程，讨论的话题也十分广泛，引人深思。我个人也非常推荐大家关注Jordan这个人，他的许多观点虽然常常引发争议，但他却是真的勇士，敢于在公开场合去谈论这个话题。

alright,等上了其它课，再来分享。

好奇，那些收藏了朋友们，你们学的怎么样啦？

随着人工智能走进课堂，教师工作会发生哪些变化，作为教师应有哪方面准备？

谢邀！欢迎关注教育观察号，和你一起分享教育感悟！

现在，人工智能已经上升到了国家战略的高度，而且随着人工智能在各个领域的广泛使用，人工智能的影响也越来越广泛，对于一个国家来说，教育是百年大计，人工智能在教育方面的应用也引起了大家的重视，曾经有一段时间，网络不断渲染类似未来被人工智能取代的十大行业这样的内容，教师赫然在列，而观察号认为，人工智能威胁论根本不成立，就目前来说，它也只是辅助教学的工具。

现在我们经常倡导个性化教学，但是不论是中小学，还是大学，所谓的小班教学容量仍然很大，一个是基于师资力量，另外一个学生人数，所以，很多时候教师的教学工作很难顾及到每个人，但是通过人工智能、大数据，针对学生特点进行分析，将学生的这些数据信息反馈给任课教师，从而为教师的教学提供数据支持。

首先，从思想上不要排斥人工智能，人工智能不可能取代人类，很多老师当初听到慕课、微课等概念时都会排斥，而现在已经成为主流，因此我们应该学会拥抱技术。

其次，学习使用人工智能，人工智能提供的技术可以使教师更好的完成课堂教学内容，使教师的课堂变得更加丰富多彩，激发学生的学习主动性，让人工智能更好的服务于教学。

最后，教师教授的不仅要教给学生科学文化知识，更要教会他们如何做人，如何树立正确的价值观等等，而这些教育思想是人工智能不能完成的。

我想自学人工智能来预测彩票，我该怎么学人工智能，python只会一点函数？

首先要明确一点，彩票是无规律不可预测的，非要强行预测的话只能说那是统计学的范畴。Python做人工智能确实是一门好语言，有兴趣可以努力学下去，图像视频识别我认为是这门语言最好方向

想学习关于人工智能的技术，去哪里学习比较好？

这是一个非常好的问题，也是很多对于人工智能技术比较感兴趣的人比较关心的问题，作为一名科技从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下。

首先，人工智能技术体系还是比较庞大的，而且当前人工智能领域的研究尚处在初期，人工智能概念本身也在不断地发展和变化，所以当前学习人工智能不仅需要具有较为全面的基础知识，同时还需要有一个主攻方向。

人工智能是一个较为典型的交叉学科领域，涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等学科，所以人工智能本身的知识量还是非常庞大的。基础比较薄弱的初学者可以一边学习人工智能知识，一边补学相关内容，并不是一定要从数学开始学起。实际上，长期以来，人工智能领域的专业人才培养都是以研究生教育为主，主要原因就是人工智能领域的学习难度比较大，而且对于学习场景的要求也比较高。

当前人工智能领域有六个大的研究方向，涉及到计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学，其中计算机视觉和自然语言处理是当前的热点领域，不少大型科技（互联网）公司的人工智能平台也都是基于这两个技术体系打造的。对于初学者来说，目前了解人工智能可以从机器学习开始，一方面机器学习的知识体系相对比较全面，学习案例也比较多，另一方面机器学习也是人工智能领域诸多研究方向的基础。实际上，机器学习也是当前大数据分析的常见方式之一，在大数据领域也有广泛的应用。

机器学习的步骤主要涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，这些步骤需要初学者掌握一定的数学知识和程序设计知识。对于初期的学习者来说，可以采用比较成熟的数据集来完成算法的训练和验证，这会在一定程度上降低学习模块。在学习的初期，可以从经典的机器学习算法入手，比如决策树、朴素贝叶斯、k-mean等算法，这些算法对于初学者的数学基础要求也并不算高，上手也比较容易。

在算法实现方面，当前可以采用Python语言，一方面Python语言有大量的库可以使用，另一方面Python语言本身也比较简单。目前Python语言在大数据和人工智能领域的应用还是比较普遍的，而且由于Python语言本身就是一门全场景编程语言，所以通过Python语言也可以方便算法的落地应用。

在入门了机器学习之后，可以进一步学习一下人工智能平台，目前一部分大型科技公司已经陆续开放了自身的人工智能平台，基于这些人工智能平台也可以完成一些行业创新。在学习人工智能平台的过程中，需要同时学习一些行业知识，这一点在产业互联网时代还是比较重要的。

最后，学习人工智能知识需要一个系统的过程，而且要为自己营造一个较好的学习氛围，尤其要重视与相关领域技术专家的交流，这对于提升自身的学习效果有非常直接的影响，对于要想进入人工智能领域发展的初学者来说，在掌握了基本的人工智能知识之后，可以先找一个实习岗位继续提升一下。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的人工智能和人工智能公开课课件问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！