用户提问: ai课程免费视频
Ai回答: 以下是一些提供免费 AI 课程视频的平台和资源，适合从初学者到进阶学习者：
1、Coursera
Coursera 提供了许多顶尖大学和机构的免费 AI 和机器学习课程。虽然部分课程需要付费获取证书，但你可以免费观看所有视频内容。
推荐课程：
《Machine Learning》 by Andrew Ng (斯坦福大学)
这是经典的机器学习入门课程，涵盖了监督学习、非监督学习以及神经网络等核心概念。
[课程链接](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
《Deep Learning Specialization》 by Andrew Ng
包括深度学习基础、卷积神经网络、序列模型等内容。
[课程链接](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning)
2、edX
edX 是另一个在线学习平台，提供来自哈佛大学、麻省理工学院等名校的免费课程。
推荐课程：
《Introduction to Artificial Intelligence (AI)》 by Microsoft
本课程涵盖了 AI 基础知识、机器学习、深度学习和实际应用。
[课程链接](https://www.edx.org/course/introduction-to-artificial-intelligence-ai)
《Artificial Intelligence with Python》 by IBM
学习如何使用 Python 实现 AI 技术，包括自然语言处理和计算机视觉。
[课程链接](https://www.edx.org/course/python-for-artificial-intelligence)
3、YouTube
YouTube 上有许多高质量的 AI 免费教程，涵盖从基础知识到高级主题。
推荐频道：
3Blue1Brown
这个频道以直观的方式讲解数学和机器学习的核心概念，例如神经网络的工作原理。
[频道链接](https://www.youtube.com/c/3blue1brown)
Sentdex
提供 Python 和机器学习的实际操作教程，非常适合编程爱好者。
[频道链接](https://www.youtube.com/c/sentdex)
CS50 (Harvard University)
哈佛大学的 CS50 课程包含 AI 和机器学习的相关内容。
[频道链接](https://www.youtube.com/c/cs50)
4、Google AI Education
Google 提供了一系列免费的学习资源，帮助开发者掌握 AI 和机器学习技能。
推荐资源：
《Machine Learning Crash Course》
这是一个由 Google 开发的快速入门课程，包含了交互式练习和案例研究。
[课程链接](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course)
TensorFlow 官方教程
TensorFlow 是一个流行的深度学习框架，其官方文档和视频教程非常适合实践。
[教程链接](https://www.tensorflow.org/tutorials)
5、fast.ai
fast.ai 提供了一种“自顶向下”的学习方法，强调从实践中学习。
推荐课程：
《Practical Deep Learning for Coders》
这门课程适合有一定编程基础的人，通过实际项目学习深度学习。
[课程链接](https://course.fast.ai/)
6、Udacity (部分免费课程)
Udacity 提供了一些免费的 AI 和机器学习课程，虽然完整课程可能需要付费，但部分内容可以免费访问。
推荐课程：
《Intro to Artificial Intelligence》
涵盖搜索算法、逻辑推理、概率推理和机器学习的基础知识。
[课程链接](https://www.udacity.com/course/intro-to-artificial-intelligence--cs271)
7、其他中文资源
如果你更倾向于中文内容，可以参考以下资源：
B站（哔哩哔哩）
B站上有许多优质的 AI 教程，例如李宏毅教授的机器学习课程。
李宏毅《机器学习》系列
[课程链接](https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF)
网易公开课
网易公开课提供了许多国外名校的 AI 课程翻译版。
《斯坦福大学机器学习课程》
[课程链接](https://open.163.com/)
总结
以上资源涵盖了从理论到实践的 AI 学习路径。对于初学者，建议从 Andrew Ng 的《Machine Learning》或 Google 的《Machine Learning Crash Course》开始。如果喜欢动手实践，可以选择 fast.ai 或 TensorFlow 的教程。
如果你对某个具体领域（如深度学习、自然语言处理、强化学习等）感兴趣，可以进一步告诉我，我可以为你推荐更具体的课程！
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提问时间: 2025-04-26 13:04:35
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