YouTube-каналы

Самые рекомендуемые (можно смотреть каждый день)

Education / Tutorials

• 3Blue1Brown — визуальное объяснение математики (MUST SUBSCRIBE)
• StatQuest with Josh Starmer — статистика и ML алгоритмы
• Andrej Karpathy — DL/LLM internals (самый сильный)
• Sentdex — Python ML tutorials
• Krish Naik — comprehensive ML/DL/MLOps
• Two Minute Papers — research highlights
• Yannic Kilcher — paper reviews (глубокие)
• Lex Fridman — длинные интервью (темы широкие)

Practical / Production

• AssemblyAI — speech AI + ML tutorials
• Weights & Biases — practical MLOps
• Hugging Face — модели и tutorials
• Patrick Loeber — Python + ML
• Nicholas Renotte — projects (DL, MLOps)
• DeepLearningAI — канал Andrew Ng

LLM era (2024+)

• AI Explained — LLM news и analysis
• Matthew Berman — AI tools и workflows
• Sam Witteveen — LangChain, RAG tutorials
• All About AI — practical AI projects
• David Ondrej — automation и AI agents

MLOps specific

• MLOps Community — meetup recordings
• DataTalksClub — Zoomcamp recordings
• Anyscale Academy — Ray, distributed ML

University courses (free)

Классические

• Stanford CS229 (ML) — Andrew Ng / Anand Avati
• Stanford CS231n (CV) — Fei-Fei Li
• Stanford CS224n (NLP) — Christopher Manning
• Stanford CS25 (Transformers) — series
• MIT 6.S191 (Deep Learning) — yearly updated
• Caltech ML — Yaser Abu-Mostafa (классический)

Modern

• DeepMind x UCL Reinforcement Learning — David Silver
• CMU Multimodal ML — Louis-Philippe Morency

Research / Advanced

• Yannic Kilcher — paper reviews
• Aleksa Gordić — The AI Epiphany — papers
• Henry AI Labs — paper summaries
• AI Coffee Break with Letitia — paper reviews (короткие)
• Steve Brunton — math, dynamical systems

/ (на русском/узбекском)

• Selectel — DevOps/MLOps (рус)
• karpov.courses — DS/ML курсы (рус, большинство бесплатно)
• ODS (Open Data Science) — meetup
• Telegram bot tutorials — Python+ML

By topic

Tabular ML

• Abhishek Thakur — Kaggle Grandmaster, живой код
• Konrad Banachewicz(Kaggle channels)

Computer Vision

• PyImageSearch — Adrian Rosebrock
• Murtaza’s Workshop — practical projects
• Roboflow — YOLO и custom training

NLP

• HuggingFace — official
• Jay Alammar(some videos)
• NLP Town

LLM / RAG

• LangChain — official
• LlamaIndex — official
• Pinecone — vector DB + RAG
• Greg Kamradt — LangChain tutorials

MLOps / Production

• MLOps Community
• The MLOps Podcast(some video)
• TestDriven.io — Python production

Software Engineering (parallel skill)

• ArjanCodes — Python design patterns
• mCoding — Python advanced
• Tech with Tim — Python general
• Indently — Python tips

Подкасты (аудио)

• Lex Fridman Podcast — длинные (3+ часа) интервью
• The TWIML AI Podcast
• Practical AI Podcast
• MLOps Coffee Sessions
• Latent Space — modern AI/LLM
• Dwarkesh Patel — интересные AI гости
• Gradient Dissent(W&B podcast)

Записи конференций

• NeurIPS — top ML conference (YouTube)
• ICML — Conference proceedings
• CVPR / ECCV — Computer Vision
• ACL / EMNLP — NLP
• MLOps World — annual conference
• PyData — Python data conferences

🎯 Как эффективно использовать

Систематическое обучение

1. Subscribe на канал — понемногу каждый день
2. Playlist — фокус на одну тему
3. Notification on — для новых материалов
4. 1.5x-2x speed — экономия времени

Active learning

1. Notes — pause и summary каждые 10-15 минут
2. Code along — пишите вместе с видео
3. Replicate — повторите увиденный проект сами
4. Teach — объясните другому человеку (Feynman technique)

Discovery

• YouTube Algorithm — интересные видео по ML темам
• Subscribed feed — 1-2 новых видео каждый день
• Bookmarks — для просмотра позже

Пример daily routine

Утро (15 минут, во время кофе):

• “Two Minute Papers” или “AI Explained” — новости

Обеденный перерыв (30 минут):

• Sentdex / Patrick Loeber — короткий tutorial

Вечер (1 час, в режиме focus):

• University lecture (CS231n, CS224n и т.д.)
• Или: Karpathy Zero-to-Hero

Выходные (2-3 часа):

• Yannic Kilcher paper review
• Или: Lex Fridman podcast (за рулём)

Переход к Datasets.