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吴恩达最新娱乐体验(2024年11月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-11-27

吴恩达

吴恩达新书：LLM开发指南，开发者必看！ 𐟓š 这本教程专为希望利用 LLM 开发应用程序的开发者们设计，系统地介绍了如何利用 ChatGPT API 构建完整的对话系统。 𐟔 教程结合了开源框架 LangChain，展示了如何开发具备实用功能和应用能力的 LLM 应用程序。 𐟌 特别适合初学者，帮助他们更好地掌握 LLM 开发技能。教程还提供了多种语言的 Prompt 设计与开发技巧，帮助开发者在多语言语境下提升 LLM 的理解和生成能力。 𐟎蠦•™程由吴恩达老师亲自指导，旨在成为 LLM 开发的重要入门指南。通过多次对比和实验，教程确定了在不同语言环境下效果相当的 Prompt，帮助学习者提升 ChatGPT 的理解和生成能力。 𐟌Ÿ 未来，教程还将加入更多高级 Prompt 技巧，进一步丰富课程内容，帮助开发者掌握更多巧妙的 Prompt 技能。

数据分析上岸攻略：避免无效学习，高效进阶 𐟌Ÿ 数据分析的重要性数据分析如今在各个领域都发挥着重要作用，从物流到媒体娱乐，再到教育和卫生保健，它无处不在。掌握数据分析技能，无疑将为你的职业生涯增添巨大优势。 𐟓Š 学习路径指南统计学基础：从描述性统计到线性回归，再到贝叶斯和假设检验，统计学是数据分析的基础。推荐资料：《极简统计学》视频教程：小破站可汗统计学 SQL语言：掌握查询语句，进行基本数据查询。推荐书籍：《SQL必知必会》视频教程：小破站-Mosh 10小时入门MySQL Excel技巧： Excel是数据分析师最常用的工具之一。推荐视频：小破站戴师兄-系统认识数据分析 Python编程：数据处理和数据分析的利器。推荐视频：小破站孙兴华-python分析三部曲机器学习基础：学习线性回归、贝叶斯、决策树等基础算法。推荐书籍：《吴恩达机器学习》数据分析思维：从提出问题到数据可视化，掌握数据分析的核心步骤。包括：理解数据、数据清洗、构建模型、数据分析、数据可视化 𐟚€ 避免无效学习在学习过程中，一定要避免无效学习。明确学习目标，制定合理的学习计划，并坚持执行。只有这样，才能在数据分析的道路上稳步前行。 𐟌Ÿ 结语数据分析是一项通用的技能，无论你在哪个行业，都能为你带来巨大的助力。把握好学习方向，努力学习，你一定能够在数据分析的世界里找到自己的位置！

深度学习必看！吴恩达推荐的经典书籍 𐟓– 这本书深入浅出地介绍了深度学习的各种基本算法，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。通过生动的图解和详细的代码示例，读者可以直观地理解这些算法的工作原理和应用场景。 𐟔 书中不仅详细阐述了这些算法的特点，还介绍了深度学习的各种模型和应用领域。通过Python代码实现这些算法，读者可以更好地掌握深度学习的原理和应用。 𐟌Ÿ 本书以图解的方式展示了深度学习的基本原理和实现过程，使读者能够更加直观地理解深度学习的本质。对于想要深入了解深度学习算法、模型和应用领域的读者来说，这本书是一本非常值得阅读的经典之作。

信息差对学计算机有多重要？很多人都想进入计算机行业，但很多人却因为信息搜集能力不足，与他人产生了信息差，导致学习效果不佳。其实，信息差在学计算机的过程中非常重要。 𐟓š 计算机专业课程可以分为三个部分： 1️⃣ 第一部分：数据结构与算法和C++可以同时学习。 2️⃣ 第二部分：操作系统以计算机组成原理、数据结构与算法为基础，所以可以先学计算机组成原理，然后学操作系统。 3️⃣ 第三部分：计算机网络、数据库这两门课以计算机组成原理、操作系统为基础，需要同步学习。编译原理可以单独学习。 𐟑袀𐟏렦Ž訍以下老师的课程： 𐟔𙠐ython —— 北大陈斌 𐟔𙠃++ —— 侯捷 𐟔𙠃语言 —— 翁凯,郝斌 𐟔𙠊ava、Linux —— 韩顺平 𐟔𙠦•𐦍“构 —— 王卓，陈越 𐟔𙠦“作系统 —— 哈工大李治军，南大蒋炎岩 𐟔𙠨œ𚧽‘络 —— 中科大郑烇 𐟔𙠨œ𚧻„成原理 —— 哈工大刘宏伟 𐟔𙠦•𐦍“ —— 哈工大战德臣 𐟔𙠧𜖨ŽŸ理 —— 哈工大陈鄞 𐟔𙠦œ𚥙襭椹 —— 吴恩达，李宏毅 𐟌Ÿ 比知识更重要的是什么？比知识本身更重要的是你的学习能力。那什么是学习能力呢？学习能力其实就是你能够做到“学什么会什么”。 𐟔 提高学习能力的关键知识是什么呢？其实就是两点： 1️⃣ 习惯使用搜索引擎的能力 2️⃣ 不做伸手党的能力在学计算机的过程中，搜集信息非常重要。掌握了信息差，你就会比别人快走一步。

吴恩达老师的课程强调，在人工智能领域建立职业生涯需注重： 1. 掌握基础：机器学习、深度学习等核心知识。 2. 实战经验：参与项目，解决实际问题。 3. 网络建设：加入AI社群，扩大人脉。 4. 持续学习：紧跟AI技术发展，更新技能。

来看看ai有多强，我直接丢了吴恩达的手册pdf 版本，让它逐章翻译！我甚至都不需要看原文………………666Nian本Nian的微博视频

强推一万次小学生都能学懂的𐟆“AI课程前段时间看了一门关于genAI的课程，大佬吴恩达说“取代你的将是会用AI的人，而不是AI”，所以为了不被取代，快点学学学（本内容由AI生成）「AI创造营」

生物专业女生自学AI的5个关键步骤作为一个生物专业的女生，想要自学AI，你需要做好以下几点：数学基础𐟓š 首先，数学基础是必不可少的。你需要掌握线性代数、微积分和概率论。推荐一些在线课程，比如吴恩达的机器学习课程和李沐的深度学习课程。这些课程可以帮助你理解机器学习的基础理论和实践。进阶学习𐟓– 当你掌握了基本的数学和编程基础后，可以开始阅读《机器学习和深度学习：原理，算法，实战》这本书。这本书提供了很多实际案例，帮助你更好地理解算法的应用。同时，它还介绍了许多深度学习的实际应用。实践项目𐟒𜊧†论学习很重要，但实践才是检验真理的标准。你可以参加一些机器学习的比赛，比如Kaggle和天池等平台上的竞赛。通过参与竞赛，你可以更好地理解机器学习算法的应用，并且可以与其他开发者交流心得。参与竞赛不仅可以提高你的技能水平，还可以丰富你的简历和面试经验。日常学习计划⏰ 每天保持3-4小时的学习时间是非常必要的。可以选择在早上6:30-8:30早起或者晚上8:30-10:30夜深人静的时候学习，这样可以保持学习的连续性和专注力。同时，每天学习之前用20分钟对昨天学的知识点进行复习和总结，可以更好地巩固所学的知识。学习完也要运用到自己的课题项目中，用到的知识才有用！总结𐟓 生物专业的女生，想要自学AI，需要付出更多的努力和时间。规划好时间和学习内容，边学边用，及时反馈，养成良好的习惯，不需要贪心，不需要恒心和毅力，也一定可以成功！加油吧！

吴恩达机器学习课程：从零开始到实战最近，在朋友的推荐下，我花了整整一个月的时间来学习吴恩达的机器学习课程。虽然机器学习的基础知识包括微积分、线性代数和概率论等，但吴恩达的课程巧妙地绕过了复杂的数学，将各种机器学习算法的流程、特性、应用和调优讲解得非常透彻。 𐟓š 课程亮点：视频教程：清晰展示了机器学习算法的每一个步骤。课件代码：附带了详细的代码示例，方便实践操作。课后作业：通过完成作业，可以巩固所学知识。笔记整理：整理了课程中的关键知识点，方便回顾。 𐟓– 深入学习：如果你想更深入地了解scikit-learn的使用，可以参考《动手学机器学习》这本书，这本书详细介绍了各种模型的调试和训练方法。通过Kaggle参与入门级的机器学习比赛，可以学习到如何进行数据预处理和特征工程。通过这些资源，你可以对机器学习有更深入的了解，掌握更多实用的技巧。

玩转AI游戏开发！「ai」「科技」 DeepLearning AI 吴恩达推出新课程《构建AI驱动的游戏》（Building an AI-Powered Game）正式上线！课程由 Together AI 高级产品经理和 Latitude CEO兼联合创始人授课。这门课程将教你如何利用大语言模型（LLMs）从零开始构建一个交互式文本游戏，并与亲友分享成果。你将学习分层内容生成方法，通过 LLMs 快速生成大量内容，并保持高水平的控制和一致性。例如，假设你想构建一个包含多个王国、每个王国有多个城镇、每个城镇又有不同地点和居民的奇幻世界，手动完成这些内容不仅繁琐，还容易出错。而通过分层内容生成，你只需简单提示就能高效构建一个完整且一致的世界。课程亮点： 1. 学习如何使用AI解析文本数据为结构化JSON，开发如物品栏系统等游戏机制。 2. 将游戏机制与故事和状态组件结合，让游戏记忆更完整、世界更连贯。 3. 学习如何用 Llama Guard 创建自定义安全和合规策略，为AI内容生成保驾护航。课程结束后，你将掌握提示工程（prompt engineering）的技巧，能够打造层次丰富、内容交织的游戏世界，并将其整合为有趣、安全的AI角色扮演游戏。免费：deeplearning.ai/short-courses/building-an-ai-powered-game 「ChatGPT超话」黄建同学的微博视频

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