10个最好的学AI的YouTube频道

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2025 年 1 月，约有 25 亿人使用 YouTube，其中相当一部分人正在试图理解这个 AI 事物。该平台悄然成为学习人工智能的最佳场所，无需花费数千美元购买课程或重返校园。你可以找到从数学解析到实用编码教程的所有内容，而且大部分都是免费的。

问题不在于找到内容，而在于找到好的内容。YouTube 充满了要么过度简化到无用程度的频道，要么过度复杂到需要博士学位才能跟上。在观看了数十小时的 AI 教程并检查了 2026 年人们实际推荐的频道后，我整理了这个包含十个真正教会你一些有用知识的频道列表。

为什么 YouTube 适合学习 AI

从 YouTube 学习 AI 有一个主要优势：你可以看到事情发生。当有人解释神经网络如何调整其权重时，观看动画会让你明白，而阅读它永远不会做到这一点。此外，你可以暂停、倒带并多次观看各个部分，而不必因为要求某人重复而感到尴尬。

另一件事是，YouTube 创作者往往比教科书更及时。当新模型发布或技术发生变化时，频道会在几周内更新其内容。传统教育材料需要数月或数年才能赶上。

1、3Blue1Brown

当数学真正有意义时

Grant Sanderson 运营这个频道，他的方法与其他人不同。他使用动画向你展示数学内部发生的事情，而不仅仅是方程本身。他的神经网络系列以你实际理解数学在做什么的方式分解了梯度下降和反向传播等概念，而不仅仅是如何应用它们。

该频道拥有超过 600 万订阅者，神经网络系列已被观看数百万次。如果你通过观看事物移动和转换而不是阅读页面上的公式来学习得更好，从这里开始。视频较长，通常 15–20 分钟，但值得时间投入。

2、Two Minute Papers

在不淹没于研究的情况下保持最新

Károly Zsolnai-Fehér 获取学术论文并在简短、易于消化的视频中解释它们。每个视频大约 5–10 分钟，涵盖一个最近的突破或有趣的研究发现。该频道帮助你了解 AI 研究中发生的事情，而无需阅读密集的学术论文。

该频道约有 170 万订阅者，如果你想了解 AI 的发展方向，特别有用。主持人对材料有真正的热情，这使得即使是枯燥的主题也感到有趣。你不会从这个频道学习如何编码，但你会理解新模型可以做什么以及为什么某些技术很重要。

3、DeepLearning.AI

结构化方法

Andrew Ng 创办了这个频道，这很明显。内容有条理、全面，假设你正在努力构建实际技能，而不仅仅是观看有趣的视频。该频道提供关于机器学习操作、深度学习基础和生成式 AI 等主题的完整课程内容。

如果你更喜欢结构化学习而不是分散的教程，这个频道效果很好。视频是讲座风格的，许多连接到你可以参加的实际课程。内容比其他频道更正式，但这种正式性带来了深度和完整性。

4、Code Basics

真实项目，真实代码

Dhaval Patel 运营这个频道，他专注于实际实现。他不仅仅是解释概念，而是从头到尾构建实际项目。你会看到他调试问题、犯错误，以及你在实际开发工作中解决解决方案的方式。

该频道涵盖机器学习基础、Python 基础和数据科学项目。教学风格耐心而彻底，这在你试图跟进并同时编码时很有帮助。如果你通过与经验丰富的人一起构建东西来学习得最好，这个频道会满足你。

5、Krish Naik

面向所有人的综合教程

Krish Naik 拥有 YouTube 上最完整的 AI 和机器学习教程集合之一，拥有超过 140 万订阅者。他涵盖自然语言处理、机器学习算法、数据可视化和深度学习。他的视频往往详细而冗长，这意味着你会得到完整的解释，而不是表面级的概述。

该频道特别适合想要系统性地涵盖主题的人。他经常创建系列，从头到尾通过整个主题领域。解释清晰，他不跳过步骤，这在你处理复杂材料时很有帮助。

6、StatQuest

无需痛苦的统计学

Josh Starmer 让统计学变得有趣，这听起来不可能但某种程度上有效。他使用绘画、简单的语言和幽默来解释支撑机器学习的统计概念。如果你试图理解 AI 模型引擎盖下实际发生的事情，你需要理解统计学，这个频道使这个过程不那么痛苦。

该频道约有 150 万订阅者，专注于使统计推理易于理解。视频简短，通常在 20 分钟以下，每个视频解决一个概念。主题包括概率分布、假设检验以及通过其统计基础解释的机器学习算法。

7、Sentdex

以 Python 为重点的 AI 开发

Harrison Kinsley 为想要通过编码学习的人创建了此频道。重点是 Python 和 AI 以及机器学习概念的实际实现。他在镜头上构建事物，并向你展示代码究竟如何工作。

该频道已经存在多年，拥有关于神经网络、自然语言处理和强化学习的广泛教程系列。风格直接且代码繁重，如果你更喜欢看到实现而不是理论解释，这很有效。你会花时间看他输入和调试，这实际上在你自己做同样的事情时很有帮助。

8、The AI Advantage

实际使用 AI 工具

Igor Pogany 运营此频道，专注于实际工作流程。他不是解释 AI 的工作原理，而是向你展示如何使用 AI 工具解决实际问题。内容涵盖 ChatGPT、AI 自动化、提示工程以及将 AI 集成到业务流程中。

如果你更关心应用 AI 而不是理解其背后的数学，这个频道很有用。教程对初学者友好，专注于你今天可以使用可用工具做什么。如果你学习 AI 是为了提高生产力或构建简单的应用程序，这个频道比更多理论繁重的选项能让你更快达到目标。

9、Yannic Kilcher

深入研究研究

Yannic Kilcher 阅读 AI 研究论文并详细解释它们。他的视频很长，通常超过一小时，逐节通过论文。他涵盖机器学习研究、AI 的更广泛影响以及 AI 社区的当前问题。

该频道约有 30 万订阅者，最适合想要理解研究级 AI 的人。内容技术性强，假设有一定的背景知识。如果你对前沿 AI 研究实际上说什么感到好奇，而不是简化的总结，这个频道提供了那种细节级别。

10、Tina Huang

职业视角

Tina Huang 是前 Meta 数据科学家，她创建关于 AI、编码和在科技界构建职业的内容。她结合技术教程和职业建议以及学习策略。她的内容涵盖如何有效地学习 AI、雇主真正想要的技能以及如何转型到 AI 角色。

该频道拥有超过 100 万订阅者，填补了纯技术频道错过的空白。她谈论在 AI 工作的实际现实，而不仅仅是技术技能。如果你学习 AI 是为了改变职业或在该领域找到工作，她对行业的观点很有价值。

11、结束语

上述频道以不同的方式处理 AI 教育。有些专注于数学直觉，有些专注于编码实践，有些专注于跟上研究。最好的方法是选择 2–3 个与你学习方式和你试图完成的内容相匹配的频道。

如果你从零开始，尝试 3Blue1Brown 学习概念，Code Basics 进行动手实践，The AI Advantage 进行立即应用。如果你已经了解 Python 并想要更深入的知识，结合 Krish Naik 进行综合教程，Sentdex 进行实现实践，以及 Two Minute Papers 保持最新。

这些频道不会做什么

YouTube 频道非常适合学习概念和接触 AI，但它们有局限性。你不会仅仅通过观看视频就建立深厚的专业知识。你需要实际编写代码、破坏东西、修复它们并构建项目。将这些频道视为指南，而不是练习的替代品。

此外，没有单个频道涵盖所有内容。AI 太广泛了。你需要从多个来源获取信息，将你所学的内容与实际的编码实践结合起来，并可能通过阅读文档和自行解决问题来补充。

好消息是，所有这些都可以在现在免费获得，无论何时你有时间观看。你只需要选择一个频道，开始观看，并实际尝试实现他们教的内容。

原文链接: Top 10 YouTube Channels for Learning AI in 2026

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