1影片入門EN
Encoder-Only Transformers (like BERT) for RAG, Clearly Explained!!!（在新分頁開啟原站）
本影片用白話解釋了 Encoder-Only Transformers 如何應用於 RAG，並說明其運作原理。
11.5 萬次觀看
※ 摘要僅根據標題與說明
StatQuest with Josh Starmer
YouTube ・ 國際 ・ 英文 ・ B 級 ・ 170 萬 訂閱 ・ 14 筆內容 ・ 最近更新 2026/01/12
統計與機器學習基礎
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Reinforcement Learning: Essential Concepts（在新分頁開啟原站）
透過 StatQuest 的視角，一步步解構強化學習的核心概念，幫助讀者理解其與日常學習的相似之處。內容涵蓋策略更新、學習率等關鍵要素，讓學習者能從零開始掌握這一強大的 AI 訓練方法。
11.2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 3影片入門EN
Coding a ChatGPT Like Transformer From Scratch in PyTorch（在新分頁開啟原站）
本影片用繁體中文解釋了如何用 PyTorch 從頭到尾編寫一個類似 ChatGPT 的 Transformer 模型，涵蓋了架構設計與訓練流程。
12.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 4影片入門EN
How AI works in Super Simple Terms!!!（在新分頁開啟原站）
以極簡方式解釋 AI 如何運作，透過簡單例子讓讀者理解 AI 寫詩、訓練與偏好的機制，適合對技術感興趣但害怕複雜數學的讀者。
※ 摘要僅根據標題與說明
- 5影片進階EN
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), Clearly Explained!!!（在新分頁開啟原站）
本影片詳細解構了大語言模型如何透過 RLHF 與人類互動來調整，讓 AI 能更貼近人類期望。
7.3 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 6影片入門EN
The matrix math behind transformer neural networks, one step at a time!!!（在新分頁開啟原站）
影片用簡單數學公式解釋 Transformer 神經網路的核心原理，讓讀者一眼看懂其運作機制。
9.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 7影片入門EN
Reinforcement Learning with Neural Networks: Essential Concepts（在新分頁開啟原站）
介紹強化學習與神經網路結合的核心概念，透過簡單範例說明如何透過獎勵機制修正模型引數，讓機器學習到更最佳化的決策策略。
6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 8影片入門EN
Reinforcement Learning with Neural Networks: Mathematical Details（在新分頁開啟原站）
本影片詳細拆解了強化學習中更新神經網路引數的數學細節，從計算梯度到應用獎勵進行最佳化，讓讀者掌握核心演演算法原理。
3.4 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 9影片入門EN
Human Stories in AI: Nana Janashia@TechWorld With Nana（在新分頁開啟原站）
介紹了 Nana Janashia 在 TechWorld 的演講，探討 AI 如何透過人類故事來理解與應用。
9,300次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 10影片入門EN
Human Stories in AI: Brian Risk@devra.ai（在新分頁開啟原站）
Brian Risk 在 devra.ai 的影片探討 AI 如何透過人類故事來理解與應用，強調資料背後的人類情感與故事，而非單純的數字。
8,200次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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How AI works in Super Simple Terms!!!（在新分頁開啟原站）
以極簡方式解釋 AI 如何運作，透過簡單例子讓讀者理解 AI 寫詩、訓練與偏好的機制，適合對技術感興趣但害怕複雜數學的讀者。
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Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF), Clearly Explained!!!（在新分頁開啟原站）
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7.3 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Reinforcement Learning with Neural Networks: Mathematical Details（在新分頁開啟原站）
本影片詳細拆解了強化學習中更新神經網路引數的數學細節，從計算梯度到應用獎勵進行最佳化，讓讀者掌握核心演演算法原理。
3.4 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Reinforcement Learning with Neural Networks: Essential Concepts（在新分頁開啟原站）
介紹強化學習與神經網路結合的核心概念，透過簡單範例說明如何透過獎勵機制修正模型引數，讓機器學習到更最佳化的決策策略。
6 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Reinforcement Learning: Essential Concepts（在新分頁開啟原站）
透過 StatQuest 的視角，一步步解構強化學習的核心概念，幫助讀者理解其與日常學習的相似之處。內容涵蓋策略更新、學習率等關鍵要素，讓學習者能從零開始掌握這一強大的 AI 訓練方法。
11.2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 影片入門EN
Human Stories in AI: Nana Janashia@TechWorld With Nana（在新分頁開啟原站）
介紹了 Nana Janashia 在 TechWorld 的演講，探討 AI 如何透過人類故事來理解與應用。
9,300次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 影片入門EN
Human Stories in AI: Abbas Merchant@Matics Analytics（在新分頁開啟原站）
介紹了 AI 領域中人類故事的重要性，並探討了如何將人類經驗融入機器學習模型。
7,700次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Coding a ChatGPT Like Transformer From Scratch in PyTorch（在新分頁開啟原站）
本影片用繁體中文解釋了如何用 PyTorch 從頭到尾編寫一個類似 ChatGPT 的 Transformer 模型，涵蓋了架構設計與訓練流程。
12.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 影片入門EN
Human Stories in AI: Amy Finnegan（在新分頁開啟原站）
介紹了 AI 領域中真實人物的故事，透過這些案例讓讀者了解 AI 如何應用於實際生活與工作，並探討人類在其中的角色。
6,100次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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※ 摘要僅根據標題與說明
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Human Stories in AI: Simon Stochholm（在新分頁開啟原站）
介紹了 AI 領域中人類故事的重要性，透過統計學家西蒙·斯托克霍姆的觀點，探討如何將人類經驗融入機器學習，並強調資料背後的人性故事對模型理解與演化的關鍵作用。
5,300次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Human Stories in AI: Brian Risk@devra.ai（在新分頁開啟原站）
Brian Risk 在 devra.ai 的影片探討 AI 如何透過人類故事來理解與應用，強調資料背後的人類情感與故事，而非單純的數字。
8,200次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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The matrix math behind transformer neural networks, one step at a time!!!（在新分頁開啟原站）
影片用簡單數學公式解釋 Transformer 神經網路的核心原理，讓讀者一眼看懂其運作機制。
9.5 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
