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本文目录一览：
- 1、吴恩达表示AI的下一个发展方向,从大数据转向小数据,你认可他的观点吗...
- 2、吴恩达机器学习拿证难不难
- 3、Python人工智能具体学什么?后面好就业吗?
- 4、吴恩达深度学习作业可以在哪里做?
- 5、怎么快速入门深度学习
- 6、如何评价吴恩达的学术地位
吴恩达表示AI的下一个发展方向,从大数据转向小数据,你认可他的观点吗...
扯远了，回归正题，总的来说，我是认可吴恩达教授的观点的，因为他的观点和我的研究方向有异曲同工之妙。
但是，虽然在大模型和大数据方面存在进展，但吴恩达表示，他认为如今AI的发展重点应该转向小数据和以数据为中心的AI。
个人理解：基于小数据开发AI模型是趋势，更是目前工业AI的现状。从目前已经落地应用的AI软件来看，主要存在以下几个方面的问题：对于应用场景的依赖性较强。
吴恩达机器学习拿证难不难
1、比Photoshop简单一些，因为ai没有太多的命令变化，主要是靠绘画功底，工具熟练程度，绘画技巧。绘画功底这个没办法，你有没有学过画画，学过设计，ai是一个绘画设计软件，是从0开始自己设计自己画的。
2、根据吴恩达的说法，人们倾向于认为大量数据有是一种学习算法。这就是为什么机器翻译最终证明了学习方法的端到端的纯度可以表现得不错。但这仅仅适用于需要学习大量数据的问题。当拥有的是相对较小的数据集时，领域知识确实变得很重要。
3、吴恩达最知名的是，所开发的人工神经网络通过观看一周YouTube视频，自主学会识别哪些是关于猫的***。这个案例为人工智能领域翻开崭新一页。
4、学习机器学习及深度学习。专注于一个角色。具体而言，在实践简单的ML算法之前，需要具备编写简单的计算机程序的能力。比如，函数调用，for loops，条件语句，基本的数学操作等。
Python人工智能具体学什么?后面好就业吗?
1、总体来说，学了Python是百利而无一害的，就业完全不是问题。无论最后你往哪个方向发展，都是非常有前景。Python未来的前景依然是一片大好，应用领域广泛，但Python的人才需求量却十分紧缺，当下正是追赶Python的好时机。
2、Python前景还是很不错的，尤其是我国在大力发展人工智能的情况下，Python的就业岗位也比较多，所以你不用担心。
3、Python是人工智能的首选语言，应用广泛、前景好、待遇高、需求量大，学完之后可以从事的岗位有很多，如：人工智能、网络爬虫、web开发、机器学习、数据分析、游戏开发、自动化测试等。
4、Python学完之后一般都是能找到工作的，因为其就业方向比较广，可以从事人工智能、大数据 、网络爬虫工程师、Python web全栈工程师、Python自动化运维 、Python自动化测试等岗位。
吴恩达深度学习作业可以在哪里做?
1、吴恩达解释说，在深度学习的早期，人们通常会训练一个小型的深度学习模型，然后将其与更传统的各领域知识库的方法结合起来，这是因为深度学习的效果不佳。但随着模型的规模越来越大，数据越来越多，注入的各领域的知识也越来越少。
2、Geoffrey Hinton和吴恩达一起在Google搞深度学习 （Google Brain Project），他们俩现在在这一块的论文很多，影响力很大。
3、机器学习，需要学习监督学习，包括线性回归、逻辑回归、梯度下降方法减小代价函数。无监督学习，包括聚类等等，支持向量机、神经网络，这里推荐吴恩达老师的机器学习，通俗易懂，有利于小白学习。
4、才能有所领悟。5 动手去做一些AI应用 学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，[_a***_]诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。
5、年，吴恩达在Google创建Google Brain项目，以通过分布式集群计算机开发超大规模的人工神经网络。2014年5月16日，吴恩达加入百度，负责“百度大脑”***，同时担任百度公司首席科学家。
6、CT、MRI、PET等医学影像手段是医生做诊断的重要资料，而AI强大的数据处理能力能够在多个层面上帮助医生。 世界知名AI专家、斯坦福教授吴恩达介绍了AI和深度学习算法的发展以及AI影像技术的新进展。
怎么快速入门深度学习
1、要想学习深度学习就必须先学习机器学习，学习机器学习，首先需要储备的知识就是高等数学、线性代数以及统计数学的基础知识，其中统计数学最重要，推荐可以看李沐老师的《统计学习方法》，学习概率分布、大数定律等等。
2、学习，要懂得梳理自身学习情况，找出问题所在、最需要提高或最薄弱的地方；其次整理出可利用的时间，做出时间安排表，以每一天为单位；合理分配学习、复习时间，有针对性地制定学习***，逐一攻克。
3、先学会给自己定定目标（大、小、长、短），这样学习会有一个方向；然后梳理自身的学习情况，找出自己掌握的薄弱环节、存在的问题、容易丢分的知识点；再者合理的分配时间，有针对性的制定学习任务，一一的去落实。
如何评价吴恩达的学术地位
1、如何评价吴恩达的学术地位 首先我觉得Andrew Ng是偏工程一点的，你在google学术上搜machine learning，他确实排不到第一页，他在讲课的时候也说过他和他的学生发会议多一点。
2、吴恩达最知名的是，所开发的人工神经网络通过观看一周YouTube***，自主学会识别哪些是关于猫的***。这个案例为人工智能领域翻开崭新一页。
3、吴恩达的学术研究兴趣比较广，做的东西有比较理论的，但更多的是理论和应用的结合。
4、吴恩达虽然不到40岁，但是已经是人工智能界的标志性人物。早在2011年，他建立了谷歌大脑（Google Brian），这是依托于谷歌强大的计算能力和丰富的数据建立起来的一个深度学习的研究项目。
5、“计算机和思想奖”的获得者。吴恩达是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达主要成就在机器学习和人工智能领域，他是人工智能和机器学习领域最权威的学者之一。
6、别人不说，我是很崇拜Andrew Ng的，也不是为了他的学术具体如何，而是他提倡在线免费教育，使得各个著名大学都把教学内容公开上网，造福了一代学子。话反过来说，就算他机器学习的学术地位不是世界第一，起码也是前五人。
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