Alex Schepelmann 从一个编程入门课程的助教，变成了倡导“任何人都可以通过 AI 和机器学习创造出不凡之作”，并拥有 4 万个 YouTube 粉丝的大 V。
他的 YouTube 频道 Super Make Something 主要发布两种类型的视频。其中，“基础”视频通过有趣且易于理解的术语，针对技术及方法进行深入说明；“项目”视频则可以让观众了解到打造一款产品的全过程。
关于 Schepelmann
Schepelmann 先是获得了凯斯西储大学（Case Western Reserve University）机械工程专业的理学学士和理学硕士学位，随后又获得了卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）机器人专业的博士学位。他的硕士论文专注于利用计算机视觉识别摄像头流中的草丛和障碍物，同时他还是打造屡获殊荣的自主割草机的团队成员。
如今，他既是工程咨询公司的技术研究员，又是与 NASA 合作为各种机器人项目提供支持的航空器材承包商。他会在业余时间于克利夫兰（Cleveland）的家中为 Super Make Something 频道创作内容。
灵感来源
本科期间，Schpelmann 注意到，由于课程作业往往脱离于日常生活，同学们深感编程入门课程难度较大。因此，当他以研究生身份开始教授这门课时，为学生布置了一些有趣的项目，比如为 Tamagotchi 电子宠物编写代码。
他的目的是帮助学生认识到，选择自己感兴趣的主题可以使学习变得轻松、愉快。后来，Schpelmann 从一位艺术史专业的学生那里得知，受到了他课程的启发，这位学生决定辅修计算机科学专业。
他说，“从那时起，我就觉得能把这些有趣的主题，介绍给那些可能从未考虑过学习计算机科学或觉着这门课程太难的人，是一件很棒的事情。我想让大家看到，AI 真的非常有趣并且易于学习。通过 YouTube，我可以广泛接触到任何背景或年龄段的受众。”
在卡内基梅隆大学的那些年里，Schepelmann 创建的 YouTube 频道开始成为他的业余爱好。凭借录制 3D 打印、机器人技术和机器学习（包括如何使用 NVIDIA Jetson 平台训练 AI 模型）在内的多个科普视频，频道的总浏览量已增长至 210 万。
最喜欢的 Jetson 项目
Schepelmann 说：“NVIDIA Jetson 产品易于使用，是一个很棒的机器学习平台，是人们学习 AI 并使用计算密集型应用进行实验的一种低成本方式。”
为了准确地向观众展示如何使用 Jetson 产品，他创建了两个基于 Jetson 的教程:
其一，机器学习101: 神经网络入门——Schpelmann 深入研究了什么是神经网络，逐步介绍了如何设置 NVIDIA Jetson Nano 开发者套件，并从零开始训练神经网络模型。
其二，机器学习101: 朴素贝叶斯分类器——Schepelmann 借助 NVIDIA Jetson Xavier NX 开发者套件演示了如何将概率分类器用于图像处理和语音识别应用程序。
Schepelmann 已经在他的 GitHub 主页上发布了这两个教程中使用的完整代码，供大家浏览。