你想学Python，却不知如何着手，那你需要一种更加有趣的学习方式。

Siraj Raval是一位人工智能领域的编程高手，毕业于哥伦比亚大学，曾任职于 Twilio 和 Meetup，他通过制作教程类短视频的方式在Youtube上积累了大量的粉丝，视频内容包含：如何搭建神经网络、聊天机器人、AI游戏、AI作曲家、递归神经网络、无人驾驶汽车等在内的大量实用的案例，这些视频长度大多都在10分钟以内，加上Siraj Raval丰富的演讲表情，你绝对不会觉得学编程是一件枯燥无趣的事情。

以下Siraj Raval的Python视频教程，已有中文字幕哦（CSDN已获得翻译授权）~

视频1：《利用Python，用4分钟时间搭建一个情感分析系统》

本视频中的情感分析是一个通过分析文字从而识别出其中所蕴含情感的一个过程。人类在这方面很擅长，因为看到一段评论我们会很快的知道这条评论的情感是正面还是负面的。世界上已经有很多公司开始使用机器学习来自动化地解决此类问题，这在快速进行用户满意度调查方面非常实用。一旦明白了用户的想法，就可以分辨出用户到底是喜欢还是讨厌你的产品，还能构建针对用户的精准推荐系统。

代码链接

https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/details/part-1-for-beginners-bag-of-words

视频2：《7行Python代码，搭建一个可以识花的机器学习App》

如果你想设计一个软件可以识别特定的蝴蝶花，假如不用机器学习来实现的话，你需要写出大量的不同方法来检测蝴蝶花所具有的特征。问题是有很多特殊情况，你不可能一个不落的写进去，例如，叶子有所破损，或者花变异成另一种颜色，又或者，它的形状你没有预料到。所以就必须使用机器学习来解决这个问题。

重点来了，Siraj Raval认为机器学习超级简单，你不需要精通数学，整个过程只有四步：

• 收集数据

• 选择模型

• 训练模型

• 测试模型

它的本质是给一个模型数据，从而让模型自己找到规律。

代码链接：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn

视频3：《10行Python，搭建一个可以自动作曲的神经网络》

音乐是人们传递情感的工具，它跟数学有密不可分的关系，倍频、和弦、节拍、按键这些全都和数学有关系。音乐其实是由通过挤压空气形成的声波，我们所听到的取决于气压变化的频率。机器创造音乐是将这些不同的声音与一系列指令集匹配，机器学习就是用数据去训练模型来寻找规律并进行预测。

今天的这个视频中 Siraj Raval 会分享自己如何利用 Python 搭建一个可以自动作曲的神经网络。

代码链接

https://github.com/llSourcell/AI_Compose

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