Виміряна полицяШІ та машинне навчання
AI and machine learning videos, ranked by how much of them is useful
- Медіана зайвого
- 37%
- Корисна частина починається
- 1:08
- Типовий хронометраж
- 24 min
востаннє перераховано 16 вер. 2026
This is the category where the gap between reputation and substance is widest, because the subject rewards two very different videos that look identical from the outside.
The first kind spends its runtime on analogy. Neurons are like brain cells, attention is like paying attention, the model is like a very good autocomplete. It is pleasant, it is often accurate, and after forty minutes you cannot do anything you could not do before. The second kind uses one analogy to get you onto the ramp and then shows the actual arithmetic. Both get the same thumbnail treatment, and both are described as “explained”.
The measurement that separates them is density: what share of the runtime introduces something the previous minute did not already contain. Repetition of an idea in three different metaphors scores low here, and that is deliberate — it is the single most common way a fifteen-minute idea becomes a fifty-minute video in this subject.
Entries also carry a difficulty level, because “explained simply” and “explained” are not the same shelf, and the fastest way to waste an hour is to pick the wrong one for where you already are.
-
01
Let's reproduce GPT-2 (124M)
0:004:01:26- Щільність
- 84
- Вода
- 27%
- Корисне з
- 3:34
Повністю робоче відтворення GPT-2 за первинними принципами — один із найцінніших практичних туторіалів з глибокого навчання.
-
02
But what is a convolution?
0:0023:01- Щільність
- 84
- Вода
- 24%
- Корисне з
- 1:41
A masterclass build-up of convolution — from dice probabilities to a genuinely surprising O(n log n) FFT algorithm.
-
03
Attention in transformers, step-by-step | Deep Learning Chapter 6
0:0026:10- Щільність
- 83
- Вода
- 21%
- Корисне з
- 1:40
A masterfully clear, dense walkthrough of the attention mechanism that rewards careful watching with real technical understanding.
-
04
But what is a neural network? | Deep learning chapter 1
0:0018:40- Щільність
- 81
- Вода
- 26%
- Корисне з
- 2:39
A rare, genuinely from-scratch, rigorous and re-derivable explanation of what a neural network's math actually is.
-
05
Transformers, the tech behind LLMs | Deep Learning Chapter 5
0:0027:14- Щільність
- 80
- Вода
- 26%
- Корисне з
- 1:26
Майстер-клас із внутрішньої будови трансформаторів — насичений, суворий і саме такий, як обіцяє назва.
-
06
Deep Dive into LLMs like ChatGPT
0:003:31:24- Щільність
- 82
- Вода
- 27%
- Корисне з
- 1:07
Одне з найчіткіших і найповніших пояснень простою мовою про те, як насправді будуються LLM у стилі ChatGPT і чому вони поводяться саме так.
-
07
Let's build GPT: from scratch, in code, spelled out.
0:001:56:20- Щільність
- 82
- Вода
- 35%
- Корисне з
- 14:11
A masterclass build-along: real working GPT code, the actual mechanics behind ChatGPT, with almost no filler.
-
08
But how do AI images and videos actually work? | Guest video by Welch Labs
0:0037:20- Щільність
- 82
- Вода
- 22%
- Корисне з
- 3:28
A dense, physics-grounded explainer that actually teaches how diffusion models and CLIP combine to generate AI images and video — rare, high-value technical content.
-
09
But what is quantum computing? (Grover's Algorithm)
0:0036:54- Щільність
- 82
- Вода
- 24%
- Корисне з
- 0:52
A rigorous, honest deep dive that builds Grover's algorithm from first principles — 3Blue1Brown at its best.
-
10
What is backpropagation really doing? | Deep learning chapter 3
0:0012:47- Щільність
- 80
- Вода
- 33%
- Корисне з
- 0:53
A masterclass in building genuine intuition for backpropagation without a single formula — top-tier education.
-
11
[1hr Talk] Intro to Large Language Models
0:0059:48- Щільність
- 80
- Вода
- 25%
- Корисне з
- 3:31
Концентрований, без реклами, майстеркласний розбір того, як LLM створюються, використовуються та зазнають атак — одне з найкращих доступних загальноосвітніх відео з AI.
-
12
Backpropagation calculus | Deep Learning Chapter 4
0:0010:18- Щільність
- 80
- Вода
- 25%
- Корисне з
- 0:32
A tight, rigorous derivation of backprop's chain-rule math — dense, durable, exactly what the title promises.
-
13
Gradient descent, how neural networks learn | Deep Learning Chapter 2
0:0020:33- Щільність
- 79
- Вода
- 28%
- Корисне з
- 1:52
A masterclass in building genuine intuition for gradient descent, honest about the method's real limitations.
-
14
Transformer Neural Networks, ChatGPT's foundation, Clearly Explained!!!
0:0036:15- Щільність
- 79
- Вода
- 23%
- Корисне з
- 1:20
A rigorous, worked-numbers walkthrough of transformer internals that actually teaches how ChatGPT-style models work, not just what they do.
-
15
Let's build the GPT Tokenizer
0:002:13:35- Щільність
- 82
- Вода
- 31%
- Корисне з
- 4:22
Винятково детальний практичний розбір справжнього токенізатора GPT, який також пояснює — на конкретних перевірюваних прикладах — чому токенізація є прихованою причиною більшості дивних…
-
16
How might LLMs store facts | Deep Learning Chapter 7
0:0022:43- Щільність
- 82
- Вода
- 22%
- Корисне з
- 0:58
Строгий, самодостатній розбір того, як MLP-блоки трансформерів можуть кодувати факти, доповнений справді яскравим зануренням у суперпозицію та майже-ортогональність у багатовимірних…
-
17
The Most Important Algorithm in Machine Learning
0:0040:08- Щільність
- 78
- Вода
- 27%
- Корисне з
- 1:28
A rigorous, ground-up derivation of backpropagation that earns its title without needing hype.
-
18
Why Does Diffusion Work Better than Auto-Regression?
0:0020:18- Щільність
- 79
- Вода
- 32%
- Корисне з
- 0:32
A rigorous, original explanation of why diffusion models generate images faster than autoregressive ones — genuinely worth the watch.
-
19
The Essential Main Ideas of Neural Networks
0:0018:54- Щільність
- 76
- Вода
- 29%
- Корисне з
- 1:54
A rare, fully worked walkthrough of the actual math inside a neural network — StatQuest at its clearest.
-
20
Deep RL Bootcamp Lecture 4B Policy Gradients Revisited
0:0034:55- Щільність
- 76
- Вода
- 28%
- Корисне з
- 1:08
A superb, intuitive deep dive into policy gradients with a real code walkthrough — genuinely teaches, nothing being sold.
-
21
Flow-Matching vs Diffusion Models explained side by side
0:0016:08- Щільність
- 75
- Вода
- 32%
- Корисне з
- 0:33
A dense, well-structured technical breakdown that delivers exactly what its title promises: diffusion vs flow matching, math and all.
-
22
Diffusion Models | DDPM Explained
0:0029:29- Щільність
- 81
- Вода
- 20%
- Корисне з
- 1:18
A rigorous, self-derived walkthrough of DDPM math that earns its 'explained' title with real depth, not just paper restatement.
-
23
Diffusion Models: DDPM | Generative AI Animated
0:0032:06- Щільність
- 79
- Вода
- 22%
- Корисне з
- 1:37
A dense but genuinely rigorous derivation of DDPM from theory to working code — one of the clearer deep explainers on the topic.
-
24
Diffusion Models From Scratch | Score-Based Generative Models Explained | Math Explained
0:0038:11- Щільність
- 79
- Вода
- 27%
- Корисне з
- 1:20
A rigorous, derivation-heavy walkthrough that genuinely explains where the diffusion model equations come from, not just what they are.
-
25
The AI Progress Chart Everyone Is Misreading — Beth Barnes & David Rein
0:001:53:27- Щільність
- 78
- Вода
- 28%
- Корисне з
- 3:58
A rare, unusually candid deep-dive by the researchers themselves into how the AI 'progress chart' is built, where it breaks, and why the public keeps over-reading it.
Gistil's own measurement. Not a YouTube rating, and not the channel's position. Порядок наш; відео належать своїм каналам.
Як вирішується цей порядок
Кожне відео тут виміряно за тими самими осями — скільки хронометражу несе інформацію, скільки з нього зайвого і на якій секунді воно починає окупатися. Порядок — за щільністю користі, а не за переглядами, свіжістю чи тим, наскільки нам сподобався канал. Що означають числа →