Μάθετε Τεχνητή Νοημοσύνη στο YouTube

Αναζητάτε να βουτήξετε στον κόσμο της τεχνητής νοημοσύνης χωρίς το βαρύ κόστος ενός επίσημου πτυχίου; Τι θα συμβεί αν μία από τις μεγαλύτερες πλατφόρμες βίντεο στον πλανήτη μπορούσε να λειτουργήσει ως το προσωπικό σας, κατ' απαίτηση πανεπιστήμιο, καθοδηγώντας σας από τις βασικές αρχές της μηχανικής μάθησης έως τις πολυπλοκότητες των βαθιών νευρωνικών δικτύων; Η πραγματικότητα είναι ότι ο πλούτος της υψηλής ποιότητας εκπαίδευσης AI είναι διαθέσιμος δωρεάν, περιμένει να πατήσετε το play. Αυτή η πλατφόρμα έχει εξελιχθεί από μια απλή τοποθεσία ανταλλαγής βίντεο σε παγκόσμιο κέντρο γνώσης, όπου κορυφαίοι ειδικοί, παθιασμένοι δάσκαλοι, και επαγγελματίες του κλάδου μοιράζονται τις γνώσεις τους, καθιστώντας το ταξίδι στην AI πιο προσβάσιμο από ποτέ.

Γιατί το YouTube είναι ένας θησαυρός για τους λάτρεις της AI

Το YouTube έχει δημοκρατικοποιήσει την εκπαίδευση με τρόπο που λίγες άλλες πλατφόρμες έχουν καταφέρει, και αυτό είναι ιδιαίτερα αληθές για σύνθετα πεδία όπως η τεχνητή νοημοσύνη. Η δύναμή της έγκειται σε έναν μοναδικό συνδυασμό προσβασιμότητας, ποικιλίας και μιας έντονης οπτικής μορφής. Σε αντίθεση με βαριά εγχειρίδια ή στατικά άρθρα, το περιεχόμενο βίντεο μπορεί να ζωντανέψει αφηρημένες έννοιες μέσω κινήσεων, επίδειξης κώδικα σε πραγματικό χρόνο, και συναρπαστικών διαλέξεων.

Η πλατφόρμα προσφέρει ένα μονοπάτι μάθησης για όλους, ανεξάρτητα από το επίπεδο εκκίνησης. Οι απόλυτοι αρχάριοι μπορούν να βρουν κανάλια που απλοποιούν τα θεμελιώδη μαθηματικά πίσω από την AI, ενώ οι έμπειροι προγραμματιστές μπορούν να παρακολουθήσουν λεπτομερείς αναλύσεις των πιο πρόσφατων καινοτόμων ερευνητικών εγγράφων. Η ποικιλία αυτή επεκτείνεται και σε μορφές — από γρήγορες, δύο λεπτών περιλήψεις νέων τεχνολογιών έως πολυάωρα, σε βάθος σεμινάρια και εκτενείς συνεντεύξεις με πρωτοπόρους όπως ο Geoffrey Hinton ή ο Yann LeCun. Επιπλέον, η διαδραστική φύση της πλατφόρμας, με τα τμήματα σχολίων και τις ζωντανές συνεδρίες ερωτήσεων και απαντήσεων, καλλιεργεί μια αίσθηση κοινότητας όπου οι μαθητές μπορούν να κάνουν ερωτήσεις, να μοιράζονται τα έργα τους και να συνεργάζονται με συνομηλίκους από όλο τον κόσμο. Αυτός ο συνδυασμός περιεχομένου υψηλής ποιότητας, οπτικής μάθησης και συμμετοχής κοινότητας καθιστά την πλατφόρμα έναν ανυπέρβλητο πόρο για οποιονδήποτε επιθυμεί σοβαρά να κατακτήσει την AI.

Κορυφαία κανάλια YouTube για μάθηση Τεχνητής Νοημοσύνης

Η εξερεύνηση του απέραντου ωκεανού περιεχομένου AI μπορεί να είναι αποθαρρυντική. Για να σας βοηθήσουμε να ξεκινήσετε, έχουμε συγκεντρώσει μια λίστα εξαιρετικών καναλιών, ταξινομημένων ανάλογα με την εστίασή τους και το κοινό που εξυπηρετούν καλύτερα. Είτε χτίζετε θεμελιώδεις γνώσεις είτε επιδιώκετε την υλοποίηση προηγμένων έργων, αυτοί οι δημιουργοί προσφέρουν ανεκτίμητες γνώσεις.

Για Αρχάριους: Χτίζοντας τις Θεμελιώσεις

Πριν βουτήξετε σε σύνθετους αλγορίθμους, είναι κρίσιμο να κατανοήσετε τις υποκείμενες αρχές. Αυτά τα κανάλια διακρίνονται στην αποσαφήνιση των δύσκολων εννοιών καθιστώντας τις διαισθητικές και προσβάσιμες.

• 3Blue1Brown: Το κανάλι του Grant Sanderson είναι θρυλικό για τις οπτικά εντυπωσιακές, πρώτης διαισθησιακής εξηγήσεις του για σύνθετα μαθηματικά. Η σειρά του για Νευρωνικά Δίκτυα, Απειροστικό Λογισμό και Γραμμική Άλγεβρα θεωρούνται βασική θέα για οποιονδήποτε αρχίζει στην AI. Δεν σας δείχνει απλά τους τύπους, σας βοηθά να τους βλέπετε.

• StatQuest with Josh Starmer: Αν οι έννοιες στατιστικής και μηχανικής μάθησης σας φαίνονται απειλητικές, αυτό είναι το κανάλι για εσάς. Ο Josh Starmer αποδομεί τα πάντα από την λογιστική παλινδρόμηση μέχρι την ενίσχυση κλίσης σε ξεκάθαρα, σύντομα και μνημονικά "Bams!"

• Krish Naik: Ένας παραγωγικός δημιουργός που καλύπτει ένα εκτεταμένο φάσμα θεμάτων. Μπορείτε να βρείτε τα πάντα από εισαγωγικά μαθήματα Python για επιστήμη δεδομένων έως πλήρεις διαδρομές έργων μηχανικής μάθησης, καθιστώντας το κανάλι του ένα σταθμό για κάθε υποψήφιο επιστήμονα δεδομένων.

Για Ενδιάμεσους Μαθητές: Εμβάθυνση της Γνώσης σας

Μόλις κατέχετε τα βασικά, αυτά τα κανάλια θα σας εκθέσουν στο ευρύτερο πλαίσιο, τις βαθύτερες θεωρίες και τις πιο πρόσφατες ανακαλύψεις στον τομέα.

• Lex Fridman: Φιλοξενώντας μερικές από τις πιο βαθιές συνομιλίες στον τεχνολογικό κόσμο, οι συνεντεύξεις σε μορφή podcast του Lex Fridman περιλαμβάνουν κορυφαίους ερευνητές, μηχανικούς και στοχαστές AI. Αυτές οι συζητήσεις συχνά εξερευνούν τις φιλοσοφικές, ηθικές και μελλοντικές επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης.

• Two Minute Papers: Ο Δρ. Károly Zsolnai-Fehér παρέχει γρήγορες, συναρπαστικές και οπτικά πλούσιες περιλήψεις των πιο πρόσφατων επιστημονικών ερευνητικών εγγράφων. Σε μόλις λίγα λεπτά, μπορείτε να πάρετε μια εικόνα της απόλυτης αιχμής της AI, από νέα γενετικά μοντέλα έως ανακαλύψεις στη ρομποτική.

• Yannic Kilcher: Για εκείνους που θέλουν να ξεπεράσουν την περίληψη και να κατανοήσουν πραγματικά τα μηχανιστικά μιας ερευνητικής εργασίας, το κανάλι του Yannic είναι απαραίτητο. Προσφέρει βαθιές διερευνήσεις σε σημαντικές εργασίες, εξηγώντας τις τεχνικές λεπτομέρειες, κριτικάροντας τη μεθοδολογία και συζητώντας την επίδρασή τους.

Για Πρακτική Εφαρμογή & Κωδικοποίηση

Η θεωρία είναι απαραίτητη, αλλά η κατασκευή πραγμάτων είναι εκεί όπου η μάθηση πραγματικά παγιώνεται. Αυτά τα κανάλια εστιάζουν στην πρακτική, πρακτική πλευρά της ανάπτυξης AI.

• sentdex: Ο Harrison Kinsley είναι γνωστός για τα πρακτικά, επικεντρωμένα σε κώδικα μαθήματα Python του. Καλύπτει μια τεράστια ποικιλία θεμάτων, συμπεριλαμβανομένης της βαθιάς μάθησης με PyTorch και TensorFlow, της ενισχυτικής μάθησης και της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, πάντα με έμφαση στην εφαρμογή στον πραγματικό κόσμο.

• CodeEmporium: Το κανάλι αυτό παρέχει ξεκάθαρες, καλοδομημένες οδηγίες για την υλοποίηση δημοφιλών μοντέλων AI και την κατασκευή πλήρων εφαρμογών. Είναι μια εξαιρετική πηγή για μάθηση το πως να μεταφέρετε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης από έναν Jupyter Notebook σε ένα αναπτυγμένο προϊόν.

Εδώ είναι μια γρήγορη σύνοψη για να σας βοηθήσει να επιλέξετε:

Πέρα από τα Κανάλια: Πώς να Μάθετε AI Αποτελεσματικά στις Πλατφόρμες Βίντεο

Η απλή παρακολούθηση βίντεο είναι μια μορφή παθητικής μάθησης. Για να εσωτερικεύσετε πραγματικά τις γνώσεις και να αναπτύξετε πρακτικές δεξιότητες, πρέπει να υιοθετήσετε μια ενεργή και δομημένη προσέγγιση. Αυτό σημαίνει να μετατρέψετε τις συνήθειες προβολής σας από ψυχαγωγία σε σκόπιμη εκπαίδευση.

Δημιουργήστε μια Δομημένη Διαδρομή Μάθησης

Ένα από τα μεγαλύτερα προβλήματα της μάθησης στο YouTube είναι το φαινόμενο "τρύπα κουνελιού", όπου μεταπηδάτε από ένα ενδιαφέρον βίντεο σε άλλο χωρίς σαφή στόχο. Αποφύγετε αυτό δημιουργώντας ένα προσωπικό αναλυτικό πρόγραμμα. Μια λογική πρόοδος θα ήταν:

1. Μαθηματικά: Ξεκινήστε με Γραμμική Άλγεβρα, Απειροστικό Λογισμό και Πιθανότητες (το 3Blue1Brown είναι τέλειο για αυτό).

2. Προγραμματισμός: Αφιερώστε στην Python και στις απαραίτητες βιβλιοθήκες όπως το NumPy, το Pandas, και το Matplotlib.

3. Βασική Μηχανική Μάθηση: Κατανοήστε τους θεμελιώδεις αλγόριθμους όπως η γραμμική παλινδρόμηση, τα δέντρα αποφάσεων, και τη συστοιχία (το StatQuest είναι η πρώτη σας επιλογή).

4. Βαθιά Μάθηση: Βυθιστείτε στα νευρωνικά δίκτυα, CNNs και RNNs χρησιμοποιώντας πλαίσια όπως το TensorFlow ή το PyTorch.

Πολλά κανάλια οργανώνουν το περιεχόμενό τους σε λίστες αναπαραγωγής που λειτουργούν ως έτοιμα μαθήματα. Ακολουθήστε αυτά ή δημιουργήστε τα δικά σας για να διατηρήσετε την εστίαση και να παρακολουθείτε την πρόοδό σας.

Από την Ψηφιακή Θεωρία στην Φυσική Πραγματικότητα

Η κατανόηση αυτών των εννοιών είναι το πρώτο βήμα, αλλά η πραγματική μαγεία συμβαίνει όταν η AI εφαρμόζεται για την επίλυση πρακτικών, πραγματικών προβλημάτων. Ακριβώς όπως ένας αλγόριθμος μπορεί να μάθει να αναγνωρίζει πρότυπα σε εικόνες ή κείμενο, μπορεί επίσης να εκπαιδευτεί να βελτιστοποιήσει σύνθετα φυσικά συστήματα σε πραγματικό χρόνο. Αυτή είναι η βασική αρχή πίσω από τις έξυπνες ενεργειακές λύσεις που αναπτύσσουμε. Η νοημοσύνη που ενσωματώνουμε στα σπίτια δεν αφορά απλώς την άνεση. Πρόκειται για την εφαρμογή προβλεπτικών και προσαρμοστικών αλγορίθμων για τη μείωση της σπατάλης και τη μείωση των λογαριασμών ενέργειας.

Για παράδειγμα, οι έξυπνες ηλιακές εγκαταστάσεις μας δεν παράγουν απλώς ενέργεια. Χρησιμοποιούν ευφυή πλοήγηση για να βελτιστοποιήσουν την αυτοκατανάλωσή σας. Το σύστημα αναλύει τις συνήθειες κατανάλωσης ενέργειας του σπιτιού σας, συγκρίνει τις με τις καιρικές προβλέψεις για την παραγωγή ηλιακής ενέργειας και λαμβάνει έξυπνες αποφάσεις. Μπορεί να προθερμάνει τον θερμοσίφωνά σας με μια αντλία θερμότητας όταν η ηλιακή ενέργεια είναι άφθονη και δωρεάν ή να προγραμματίσει το ηλεκτρικό σας όχημα να φορτίσει τη νύχτα όταν οι τιμές ηλεκτρικής ενέργειας είναι χαμηλότερες. Αυτή είναι η AI εν δράσει — όχι σε ένα κέντρο δεδομένων, αλλά στο σπίτι σας, εργάζεται αθόρυβα για να το κάνει πιο αποτελεσματικό και οικονομικό. Αυτή η εφαρμογή της νοημοσύνης ελέγχου είναι που μετατρέπει μια τυπική εγκατάσταση σε ένα πραγματικά "έξυπνο" ενεργειακό οικοσύστημα.

Κατακτήστε πρώτα τις Βασικές Αρχές

Είναι ελκυστικό να μπείτε κατευθείαν σε εντυπωσιακά έργα βαθιάς μάθησης όπως η δημιουργία ενός GAN που δημιουργεί τέχνη. Ωστόσο, χωρίς μια σταθερή κατανόηση των υποκείμενων στατιστικών και της γραμμικής άλγεβρας, τελικά θα χτυπήσετε ένα τοίχο. Η βαθιά κατανόηση των θεμελίων θα σας επιτρέψει να διορθώσετε αποτελεσματικότερα τα μοντέλα σας, να διαβάσετε επιστημονικά άρθρα με αυτοπεποίθηση και να καινοτομήσετε πραγματικά αντί να αντιγράφετε κώδικες. Επενδύστε τον χρόνο εκ των προτέρων — θα αποδώσει μερίσματα σε όλη τη σταδιοδρομία σας.

Η AI Πίσω από το YouTube: Μια Ματιά στο Παρασκήνιο

Ενώ βρίσκεστε στην πλατφόρμα μαθαίνοντας για την τεχνητή νοημοσύνη, είναι συναρπαστικό να συνειδητοποιήσετε ότι η AI μαθαίνει ταυτόχρονα για εσάς. Το YouTube είναι ένα τεράστιο, ενεργοποιημένο από AI οικοσύστημα που αξιοποιεί την μηχανική μάθηση σε κάθε σχεδόν πτυχή της λειτουργίας της, από τη σύσταση του επόμενου βίντεο που πιθανότατα θα παρακολουθήσετε ως τη διασφάλιση της ασφάλειας της πλατφόρμας.

Η Μηχανή Συστάσεων

Η πιο σημαντική εφαρμογή AI στο YouTube είναι το σύστημα συστάσεων του. Ο στόχος του είναι να προβλέψει ποιο βίντεο είναι πιο πιθανό να παρακολουθήσετε και να απολαύσετε στη συνέχεια, διατηρώντας σας αφοσιωμένους στην πλατφόρμα. Αυτό είναι ένα τεράστιο και περίπλοκο υπόβλημα δεδομένων, δεδομένων των δισεκατομμυρίων βίντεο και χρηστών. Το σύστημα χρησιμοποιεί κυρίως δύο μοντέλα βαθιάς μάθησης που λειτουργούν συνδυαστικά:

1. Δημιουργία Υποψηφιοτήτων: Αυτό το μοντέλο λαμβάνει το ιστορικό χρήσης σας (βίντεο που παρακολουθήθηκαν, άρεσαν, σχολιάστηκαν) και δημιουργεί μια μικρότερη ομάδα από λίγες εκατοντάδες πιθανώς σχετικές βίντεο από τα εκατομμύρια διαθέσιμα.

2. Κατάταξη: Αυτό το δεύτερο μοντέλο παίρνει αυτή τη μικρότερη ομάδα και τους κατατάσσει βάσει προβλεπόμενης ενδιαφέροντος. Χρησιμοποιεί ένα πιο πλουσιότερο σύνολο χαρακτηριστικών, όπως τίτλος βίντεο, μικρογραφία και λεπτομερή δημογραφικά στοιχεία χρηστών, για να δημιουργήσει την εξατομικευμένη λίστα που βλέπετε στην αρχική σας σελίδα και στη γραμμή "Επόμενο".

"Η κλίμακα του συστημάτος συστάσεων της AI του YouTube είναι σχεδόν ακατανόητη. Επεξεργάζεται τρισεκατομμύρια σημεία δεδομένων κάθε μέρα για να δημιουργήσει ένα μοναδικό, εξατομικευμένο τηλεοπτικό κανάλι για καθένα από τα δύο δισεκατομμύρια χρήστες της. Δεν αφορά μόνο τα βίντεο που έχετε παρακολουθήσει, αλλά αυτό που παρακολούθησαν και άλλοι που μοιάζουν με εσάς, τι είναι στη μόδα στην περιοχή σας, και ακόμη και την ώρα της ημέρας."

Περιεχόμενο Εποπτεία και Ανάλυση

Με πάνω από 500 ώρες βίντεο ανεβαίνουν κάθε λεπτό, η εποπτεία περιεχομένου με το χέρι είναι αδύνατη. Το YouTube βασίζεται ισχυρά στην AI για να σαρώσει και να επισημαίνει αυτόματα περιεχόμενο που παραβιάζει τις κατευθυντήριες γραμμές κοινότητας του, όπως λόγου μίσους ή βίαιου εξτρεμισμού. Αυτά τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε εκατομμύρια παραδείγματα επισημασμένου περιεχομένου για να αναγνωρίζουν πρότυπα. Πέρα από την εποπτεία, η AI είναι επίσης υπεύθυνη για εξαιρετικά χρήσιμες δυνατότητες όπως:

• Αυτόματοι Υπότιτλοι: Σύνθετα μοντέλα μετατροπής ομιλίας σε κείμενο δημιουργούν υπότιτλους για βίντεο, κάνοντας τα προσιτά σε ευρύτερο κοινό.

• Content ID: Ένα σύστημα ψηφιακών δακτυλικών αποτυπωμάτων που ενεργοποιείται από AI και βοηθά τους κατόχους πνευματικών δικαιωμάτων να αναγνωρίζουν και να διαχειρίζονται το περιεχόμενό τους στην πλατφόρμα.

• Μετάφραση: Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να μεταφράζουν αυτόματα τίτλους βίντεο, περιγραφές και ακόμα και υπότιτλους, καταπτώντας τα γλωσσικά εμπόδια για τους δημιουργούς και τους θεατές σε όλο τον κόσμο.

Οι Ενέργειές σας Εκπαιδεύουν τον Αλγόριθμο

Θυμηθείτε ότι κάθε ενέργεια που κάνετε στην πλατφόρμα είναι ένα σήμα που τροφοδοτεί την AI των συστάσεων. Ένα "μου αρέσει," ένα "δεν μου αρέσει," μια εγγραφή, ο χρόνος παρακολούθησης ενός βίντεο (watch time), και ακόμη και όταν κάνετε κλικ στο "Δεν ενδιαφέρομαι" όλα βοηθούν τον αλγόριθμο να καθορίσει καλύτερα τις προτιμήσεις σας. Αν θέλετε να βελτιώσετε τις συστάσεις σας, να είστε περισσότερο σκόπιμοι με αυτές τις αλληλεπιδράσεις.

Η AI που ενεργοποιεί το YouTube είναι μια συνεχής, εξελισσόμενη δύναμη. Διαμορφώνει την εμπειρία σας, σας βοηθά να ανακαλύψετε νέο περιεχόμενο και εργάζεται πίσω από τα παρασκήνια για να διατηρεί την πλατφόρμα να λειτουργεί ομαλά. Η κατανόηση της βασικής της μηχανικής όχι μόνο καλύπτει την περιέργεια αλλά σας κάνει επίσης έναν πιο ενημερωμένο και ενδυναμωμένο χρήστη.

Η μάθηση τεχνητής νοημοσύνης δεν ήταν ποτέ πιο προσιτή, χάρη στη μεγάλη βιβλιοθήκη γνώσης που είναι διαθέσιμη σε πλατφόρμες βίντεο. Επιλέγοντας τα σωστά κανάλια, υιοθετώντας μια ενεργή και δομημένη μαθησιακή προσέγγιση, και παραμένοντας σταθεροί, μπορείτε να αναπτύξετε ένα αξιοσημείωτο σύνολο δεξιοτήτων εντελώς δωρεάν. Το ταξίδι από έναν περίεργο αρχάριο σε έναν ικανό ασκούμενο είναι δύσκολο αλλά απίστευτα ικανοποιητικό.

Από τους αφηρημένους αλγορίθμους που μελετάτε στην οθόνη έως τα απτά οφέλη ενός έξυπνα διαχειριζόμενου σπιτιού, η AI είναι μια μεταμορφωτική δύναμη. Είναι ένας τομέας που βασίζεται στη συνεχή μάθηση και στις πρακτικές εφαρμογές, και το εκπαιδευτικό σας ταξίδι μπορεί να ξεκινήσει σήμερα με μια απλή αναζήτηση και το πάτημα ενός κουμπιού play.

Συχνές Ερωτήσεις

Μπορώ πραγματικά να μάθω AI δωρεάν στο YouTube;

Απόλυτα. Ενώ απαιτεί περισσότερη αυτοπειθαρχία από ένα επίσημο μάθημα, το περιεχόμενο που είναι διαθέσιμο συχνά δημιουργείται από παγκοσμίου φήμης ειδικούς και εκπαιδευτές. Συνδυάζοντας πόρους από διάφορα κανάλια για να δημιουργήσετε ένα ολοκληρωμένο εκπαιδευτικό πρόγραμμα, μπορείτε να αποκτήσετε μια βαθιά και πρακτική κατανόηση της AI, από τη θεωρία έως την εφαρμογή, χωρίς να ξοδέψετε χρήματα σε δίδακτρα.

Χρειάζεται να έχω έναν ισχυρό υπολογιστή για να αρχίσω να μαθαίνω AI;

Καθόλου. Για τις αρχικές φάσεις της μάθησης, που περιλαμβάνουν την κατανόηση της θεωρίας και την εγγραφή βασικού κώδικα, οποιοσδήποτε σύγχρονος φορητός υπολογιστής είναι επαρκής. Όταν μεταβείτε στην εκπαίδευση μεγάλων μοντέλων βαθιάς μάθησης, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε δωρεάν διαδικτυακές υπηρεσίες όπως το Google Colab, που παρέχουν πρόσβαση σε ισχυρές μονάδες GPU απευθείας μέσω του περιηγητή σας, εξαλείφοντας την ανάγκη για ακριβό υλικό.

Πόσα μαθηματικά χρειάζομαι να γνωρίζω για την AI;

Μια σταθερή βάση σε τρεις βασικούς τομείς είναι κρίσιμη: Γραμμική Άλγεβρα (για την κατανόηση των δομών δεδομένων όπως οι διανύσματα και οι πίνακες), Απειροστικός Λογισμός (για την κατανόηση της βελτιστοποίησης, η καρδιά του πώς μαθαίνουν τα μοντέλα), και Πιθανότητες & Στατιστική (για την κατανόηση της αβεβαιότητας και της αξιολόγησης μοντέλων). Δεν χρειάζεται να είστε ιδιοφυΐα στα μαθηματικά, αλλά μια ισχυρή διαισθησία αυτών των εννοιών είναι ζωτικής σημασίας για την επιτυχία.

Ποια είναι η διαφορά μεταξύ Τεχνητής Νοημοσύνης, Μηχανικής Μάθησης και Βαθιάς Μάθησης;

Σκεφτείτε τα ως εικονικά πεδία. Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι το ευρύ, περιλαμβανόμενο πεδίο δημιουργίας ευφυών μηχανών. Μηχανική Μάθηση (ML) είναι ένα υποσύνολο της AI που επικεντρώνεται στην παροχή δυνατότητας στις υπολογιστικές συσκευές να μαθαίνουν από τα δεδομένα χωρίς να προγραμματιστούν ρητά. Βαθιά Μάθηση (DL) είναι ένα περαιτέρω υποσύνολο της ML που χρησιμοποιεί σύνθετα, πολλαπλών επιπέδων νευρωνικά δίκτυα για να επιλύει ακόμη πιο περίπλοκα προβλήματα, και είναι η κινητήρια δύναμη πίσω από πολλές πρόσφατες ανακαλύψεις.