1. 入门级AI教程

对于初次接触AI的人来说，可以从基础课程开始学习:

• 《机器学习实战》(Machine Learning in Action) - Andrew Ng的YouTube频道提供了该书的讲解视频，适合初学者理解机器学习的基本概念和算法。

• 《Deep Learning Specialization》- Coursera上吴恩达教授的系列课程，从Python编程到深度学习，循序渐进地介绍了AI基础知识。

2. 专业级AI技术深度学习

想要深入研究AI，深度学习是关键:

• 《CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition》- Stanford大学的公开课，讲解卷积神经网络在图像识别中的应用。

• 《TensorFlow官方教程》- 官方提供的视频教程，详细介绍了如何使用TensorFlow构建和训练深度学习模型。

3. 实战项目与案例分析

通过实际项目来巩固知识:

• Kaggle - 这个平台上有大量的AI竞赛和实战项目，观看获胜者的视频解剖可以帮助你了解如何将理论应用于实际问题。

• 《AI Explainability Project》- 通过观看如何解释黑盒模型的工作原理，提升模型透明度的理解。

结语

持续关注AI领域的最新动态和技术分享，如Medium、Towards Data Science等博客，同时结合在线论坛如Reddit的Machine Learning subreddit，可以拓宽视野并保持学习的热情。不断实践和探索，你将在AI的世界中越走越远。