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教你快速上手AI应用——吴恩达AI系列教程 第一课
他们逐渐改变了我们的生活方式,然而,对于许多人来说,AI仍然是一个神秘且无法理解的领域。为了帮助更多的人理解并掌握AI技术,更享受AI带给人们便捷的服务,吴恩达博士开设了一系列的AI教程。 在这篇博客中,我们将介绍吴恩达AI系列教程的第一部分,教你如何快速上手AI应用——我们将学习如何利用AI通过prompt工程创造一个披萨店的客服人员,通过和它的对话我们可以购买需要的披萨。 介绍吴恩达博士图片吴恩达（英语：Andrew Ng，1976年4月18日—）是斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的客座教授，曾任斯坦福人工智能实验室主任。 2011年，吴恩达在谷歌创建了谷歌大脑项目2014年5月16日，吴恩达加入百度，负责“百度大脑2017年12月，吴恩达宣布成立人工智能公司Landing.ai，担任公司的首席执行官。 5月初，DeepLearning.ai 创始人吴恩达联合 OpenAI 推出入门大模型学习的经典课程《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》，迅速成为了大模型学习的现象级课程
1.2K20编辑于 2023-09-19 - 来自专栏Cloud Studio
教你快速上手AI应用——吴恩达AI系列教程 第二课
他们逐渐改变了我们的生活方式,然而,对于许多人来说,AI仍然是一个神秘且无法理解的领域。为了帮助更多的人理解并掌握AI技术,更享受AI带给人们便捷的服务,吴恩达博士开设了一系列的AI教程。 在这篇博客中,我们将介绍吴恩达AI系列教程的第二部分,教你如何快速上手AI应用——我们将学习如何通过langchain构建向量数据库从而封装一本书,然后我们可以通过提问获取这本书相应的问题。 介绍吴恩达博士图片吴恩达（英语：Andrew Ng，1976年4月18日—）是斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的客座教授，曾任斯坦福人工智能实验室主任。 2011年，吴恩达在谷歌创建了谷歌大脑项目2014年5月16日，吴恩达加入百度，负责“百度大脑2017年12月，吴恩达宣布成立人工智能公司Landing.ai，担任公司的首席执行官。 5月初，DeepLearning.ai 创始人吴恩达联合 OpenAI 推出入门大模型学习的经典课程《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》，迅速成为了大模型学习的现象级课程
79920编辑于 2023-09-19 - 来自专栏DeepLearning AI
【DeepLearning.AI】吴恩达系列课程——使用Gradio构建AI应用
二、使用Gradio构建AI应用2-1、NLP任务2-1-1、文本摘要概述：这里我们使用到的是DistilBART，可以在HuggingFace官网下载模型，地址：https://huggingface.co
2.8K11编辑于 2025-02-10 - 来自专栏小詹同学
吴恩达 deeplearning.ai 经典总结
来自python数据科学 很多同学都是看吴恩达 Andrew Ng的视频学习机器学习和深度学习的，当然学习就要做笔记。
88810发布于 2019-11-13 - 来自专栏自学笔记
吴恩达DL笔记
这个课程啥也没讲，就用一个最简单的例子引出神经网络。下图所示ReLu激活函数，全称是rectified linear unit，后面还会出现一个其他的激活函数。
1.1K20发布于 2020-04-16 - 来自专栏对白的算法屋
吴恩达团队新作！
基于此，斯坦福吴恩达团队的最新研究——ManyICL，主要评估了目前最先进的多模态基础模型在从少样本 (少于 100) 到多样本（最高至 2000）上下文学习中的表现。 总的来说，吴恩达团队的这项研究为多模态基础模型的应用开辟了新的路径，特别是在快速适应新任务和领域方面。
27310编辑于 2024-07-24 - 来自专栏明明如月的技术专栏
吴恩达：AI 智能体工作流
省流版： 一、背景 吴恩达近日做了题为《What’s next for AI agentic workflows ft》的非常有价值的分享。 计划算法（Planning） 定义：计划算法使AI代理能够设计一系列有序的步骤来解决复杂问题，这通常涉及到前瞻性思维和策略规划。 、设计、编码、测试等一系列步骤，并自动执行这一计划，甚至在遇到问题时重新规划以绕过障碍。 实战技巧参见：《用扣子/Coze 揭秘吴恩达的4种 AI Agent 设计模式》 各种各样的 Agent 产品合集：https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents 】AI智能体工作流 | Agentic Reasoning | 吴恩达Andrew Ng | 红杉AI Ascent 2024分享 | Agent 4大设计模式》
1.9K01编辑于 2024-05-24 - 来自专栏专知
吴恩达的报告总结——AI is the new electricity
吴恩达一直在很多场合表示过:“AI is a new electricity”，用电能类比人工智能,将为无数产业带来变革，看一下这个报告的总结。 Takeaways from @AndrewYNg talk - AI is the new electricity https://www.youtube.com/watch?
79050发布于 2018-04-13 - 来自专栏Datawhale专栏
吴恩达的翻译Agent项目，复现教程来了！
多智能体系统：构建由多个AI智能体构成的系统，通过相互关联与协作共同完成任务。 业务流程自动化：在企业中自动化复杂的业务流程，如订单处理、库存管理和供应链协调。 Translation Agent项目介绍 吴恩达老师的项目地址：https://github.com/andrewyng/translation-agent Translation Agent 是一个基于大型语言模型
84410编辑于 2025-03-17 - 来自专栏sukuna的博客
吴恩达机器学习IV
吴恩达机器学习IV 于2020年11月15日2020年11月15日由Sukuna发布 这一周只需要对两个函数进行更改就行了 第一题:实现神经网络的前后传播 function [J grad] = nnCostFunction
84730编辑于 2022-12-08 - 来自专栏AI科技评论
吴恩达：告别，大数据
编译丨维克多、王晔 吴恩达是人工智能（AI）和机器学习领域国际最权威的学者之一，最近一年里，他一直在提“以数据为中心的AI”，希望将大家的目光从以模型为中心转向以数据为中心。 吴恩达：我想是的。 在过去一年，我一直在讨论以数据为中心的AI，我遇到了和10年前一样的评价：“没有新意”，“这是个错误的方向”。 IEEE：您如何定义“以数据为中心的AI”，为什么会称它为一场运动？ 吴恩达：“以数据为中心的AI”是一个系统的学科，旨在将关注点放在构建AI系统所需的数据上。 吴恩达：使用50张图片训练什么样的模型？是微调大模型，还是全新的模型？ 吴恩达：让我讲一下Landing AI的工作。 吴恩达：我认为合成数据是“以数据为中心的AI”工具箱中的一个重要工具。在NeurIPS研讨会上，Anima Anandkumar做了一个关于合成数据的精彩演讲。
42210编辑于 2022-03-03 - 来自专栏量子位
吴恩达，新冠阳性
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 就在刚刚，AI大牛吴恩达发布推文： 我的新冠病毒检测呈阳性。 吴恩达称其目前的症状类似于轻微流感，而且他此前是已经打过疫苗的，否则情况会更加糟糕。 除此之外，他还对防疫工作者表示了感谢。 AI大牛吴恩达 吴恩达（Andrew Ng）是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系教授。 也是谷歌大脑的联合创始人和主管，曾担任过百度首席科学家。 与此同时，他还是Landing AI、Deeplearning.ai的创始人，Coursera的联合创始人。 吴恩达在人工智能和深度学习方面的成就，可谓是极具国际影响力。 …… 最后，也正如许多网友在吴恩达推文下的留言，希望能够早日康复。
55630编辑于 2022-03-04 - 来自专栏量子位
吴恩达被diss了
夏乙 岳排槐 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 吴恩达团队可能没想到突然被diss。 吴恩达Twitter一发，说得好像这个问题已经解决了一样，可是他们只找了4名放射科医师，略微超过了他们的平均成绩。 生物学家、医生、以及吴恩达的半个机器学习同行们对这条Twitter的不满，很大程度上也是因为吴恩达老师的学术地位和影响力。 刚刚马库斯也出手参与了一下这件事，他又在Twitter上开炮： “过度炒作可能已经成了吴恩达的习惯，在影像诊断上，在汽车上，更普遍地说在AI上都是这样。” 关于未来 其实，放狠话的不仅仅是吴恩达。 Hinton相信AI会最终让放射科医师失业。 值得注意的是，前不久吴恩达的老师Michael I.Jordan发表了一篇博客，题为《人工智能：革命远未到来》。
68710发布于 2018-07-20 - 来自专栏闪电gogogo的专栏
吴恩达机器学习笔记
（1）Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed 在没有显示编程的情况下，让计算机具有学习的能力
73110发布于 2018-08-21 - 来自专栏云原生民工
吴恩达 prompt 课程笔记
吴恩达 prompt 课程笔记 1. 课程简介 两种大模型 base LLMs ：根据文本训练数据预测下一个单词 instruction tuned LLMs ：在 Base 基础上，经过 RLHF 细化，形成有用、诚实和无害的AI。 days. """ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 prompt = f""" You are a customer service AI Sign the email as `AI customer agent`. Sign the email as `AI customer agent`.
79422编辑于 2023-11-16 - 来自专栏sukuna的博客
吴恩达机器学习II
吴恩达机器学习II 于2020年10月26日2020年10月26日由Sukuna发布 注意:X是一个 的矩阵,矩阵的第一列都是1!
36610编辑于 2022-12-08 - 来自专栏sukuna的博客
吴恩达机器学习I
吴恩达机器学习I 于2020年10月20日2020年10月20日由Sukuna发布 第一题:WarmUp 让我们写一个函数返回一个单位阵 这真没啥好说的 function A = warmUpExercise % Save the cost J in every iteration J_history(iter) = computeCost(X, y, theta); end end 吴恩达给的代码里面出现了迭代
48720编辑于 2022-12-08 - 来自专栏sukuna的博客
吴恩达机器学习III
吴恩达机器学习III 于2020年11月2日2020年11月2日由Sukuna发布 第一部分:多分类 X:是一个 维的矩阵,里面存的是m组数据集 第一题: 正则化的逻辑回归表达式 function [
39910编辑于 2022-12-08 - 来自专栏AI启蒙研究院
【干货分享】吴恩达老师的视频教程
Machine Learning Projects Course 4 Convolutional Neural Networks Course 5 Sequence Models deeplearning.ai 官网 https://www.deeplearning.ai/
39130发布于 2018-07-20 吴恩达谈数据为中心的AI革命
吴恩达：精简AI规模人工智能先驱表示，现在是采用智能规模、"以数据为中心"的方案解决重大问题的时机。吴恩达曾参与推动基于海量数据的深度学习模型发展，如今他正倡导小数据解决方案。 作为人工智能领域的权威专家，吴恩达在斯坦福大学期间率先使用GPU训练深度学习模型，共同创建了某机构的AI研究部门，并曾担任某中心首席科学家。 数据为中心AI的核心概念吴恩达将数据为中心AI定义为："系统化设计构建AI系统所需数据的学科。 应对数据偏差与合成数据关于数据偏差问题，吴恩达认为："数据为中心AI使我们能够针对性处理数据子集。 AI发展新方向吴恩达预测："过去十年AI的最大转变是转向深度学习，而这十年可能是转向数据为中心AI。随着神经网络架构的成熟，许多实际应用的瓶颈将在于能否高效获取所需数据。
29810编辑于 2025-08-09
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