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吴恩达最新娱乐体验_吴恩达ai课程(2024年12月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-12-01

吴恩达

给所有人的AI课-以身试课系列第二𐟥š 吴恩达大概是AI课程的顶流讲师了，DeepLearning AI的「AI For Everyone」课程也称得上是Coursera的顶流。整个课程6小时左右，内容也是“浅入浅出”，整体来说算是一系列科普课程，可以帮助对AI和机器学习完全没有概念的同学搭建一个最最基础的地图分区。整体评价：值得一学，从时间上来说，性价比OK；从价格上来说，那不如买两本正经的书看看。给大家罗列一下我觉得还算有趣的点： - 第一课从介绍ANI、Gen AI和AGI的区别入手，一下子就帮大家把互联网上的大概念梳理清晰。 - 为目前的公司向AI转型提供了理想化的方式和步骤（有钱有前景的公司可以参考）。 - 帮助大家打破了一些AI无敌幻想，明确界定了目前的AI“什么能做，什么做不到”。 - 提出了公司应该如何分别看待机器学习项目和数据科学项目的研发探索。 - 介绍了一个理想的AI团队的人员配置（想转行的朋友可以研究一下这个部分，找到自己想成为的角色）。 - 广泛地介绍了目前各类AI技术。让大家的思路可以不只局限于生成式AI。祝大家学得开心，学得尽兴～（本内容由AI生成）「AI探索计划」「AI创造营」

大模型时代，NLP如何入门？在大模型时代，NLP初学者该如何入门呢？以下是一些实用的建议： 𐟓š 基础知识：虽然传统的分词和词性标注算法在大模型时代被替代得非常厉害，但在入门阶段还是需要掌握一些基础知识。数学方面，高数、线数和概率统计是必备的，但不必过于深入，大学水平即可。编程方面，Python是绕不过去的，掌握基本语法、数据类型、控制结构（如循环和条件语句）以及函数即可。 𐟏ƒ‍♂️ 快速进入Transformer：直接学习Transformer模型的基本架构和原理，包括自注意力机制、位置编码和多头注意力等。推荐一些经典课程：吴恩达的deeplearning系列课程、斯坦福CS224-深度学习自然语言处理以及李沐老师的《动手学深度学习》。选自己能听得下去的课程，完成作业，构建完整的知识体系。 𐟒𜠩ṧ›ž践：除了参加学校实验室的项目，还可以通过做开源项目、参加实习以及参加竞赛来积累项目经验。竞赛项目一般会提供基本的数据集和要解决的问题，同时也会给出一些baseline代码作为参考，非常有助于入门学习。推荐一些竞赛社区：Kaggle、阿里云的天池大赛以及和鲸、华为云、datafountain等国内的竞赛。 𐟓– 阅读经典论文：大量阅读经典论文是积累知识和理解最新进展的重要途径。关注细分领域的经典论文和前沿方案，针对论文中提到的陌生知识点进行有意识地学习。还可以通过关注论文的引用和参考文献来扩展阅读范围。总之，在大模型时代，选择私有化部署一套自己的百亿量级的大模型的情况非常多，因此项目实践中不仅要锻炼编码能力，还要锻炼工程能力。积累的过程中要持续消化，对于前沿方案，要在可能性、局限性、应用前景和潜在风险等方面有自己的思考。

科研必备：吴恩达教你高效阅读文献𐟓š 每当面对海量的文献时，是不是感到头疼？𐟘… 别担心，斯坦福大学的吴恩达老师来帮你！他分享了一些快速阅读和理解论文的方法，让你在科研路上更加轻松。𐟒ꊊ1️⃣ 快速阅读法：首先，快速浏览标题、摘要和图表，了解文章的整体结构和内容。𐟓Š 然后，仔细阅读引言和结论，掌握论文的关键信息，再结合图表快速扫描文章其余部分。𐟔 最后，整体阅读论文，但跳过任何对你来说陌生或复杂的数学或技术公式。𐟓 2️⃣ 通过提问来检测理解：论文的作者想要完成什么？或者已经完成了什么？如果论文介绍了一种新方法或技术，那么该新方法的关键要素是什么？论文中哪些内容对你有用？你还想关注哪些参考文献？ 3️⃣ 仔细阅读法：阅读介绍和结论，以及剩下的图表。作者通常通过摘要、前言和结论来总结他们的研究结果，因此这三部分是了解论文主旨的关键。𐟔 跳过数据部分，浏览通读全文。 4️⃣ 检验理解：读完文章后，回答以下问题：作者想完成什么？文献的关键要素是什么？你能用到论文里的什么部分？哪些相关文献是你需要的？ 5️⃣ 深入阅读法：在遇到有用的数学或实验时，仔细阅读并记录下来。把文献放到一边，再自己推衍一遍，加深印象。𐟓š 原来，文献真的不用全都看完！𐟓– 记得有一次和导师沟通论文选题时，差点被导师逐出师门，因为逐字逐句地看文献太累了。𐟘�Ž𐥜诼Œ有了这些高效阅读的方法，你也能轻松应对科研中的海量文献！𐟌Ÿ

Coursera必学！高效学习秘籍 𐟓š 在当今时代，MOOC（大规模在线开放课程）越来越受欢迎。其中，Coursera无疑是最受欢迎的平台之一。虽然Coursera提供证书，但真正学到东西的关键在于自我监督。我们期待未来能将MOOC转变为Massive Adaptive Interactive Text。 𐟓š 回到Coursera，最著名的课程之一是斯坦福大学吴恩达教授的《机器学习》。这门课程需要大约56小时的学习时间，并提供多种语言的字幕。它目前在我的愿望清单上。 𐟓š 毕业后，我利用晚上下班后和周末的时间，完成了密西根大学为Python初学者提供的入门课程。对于非技术背景的人来说，这门课程非常推荐。Python在数据分析中非常有用，而且是各种编程语言中最容易上手的。 𐟓š 对于完全初学者来说，学习过程中可能会遇到一些挑战，特别是在调试时。然而，一旦上手，你会发现它非常神奇，仿佛打开了新世界的大门。

𐟓š 机器学习入门指南：从零开始的最佳路线作为一个数学专业的本科生，四年没有认真学过机器学习，现在研究生阶段要深入统计领域，决定在开学前系统地学习机器学习。经过几天的搜索，我总结出了最适合初学者的机器学习入门路线： 𐟓– 预备知识：高等代数、概率论与数理统计、Python编程 𐟎“ 小破站吴恩达课程：吴恩达老师的课程非常棒，讲解细致，例子生动，用简单的语言解释深奥的定理。建议观看2022年的新课程，毕竟AI技术在不断进步。 𐟓š 李航《统计学习方法》：这本书规范了模型定义和数学推导过程。每看完吴恩达老师的一个模型讲解，我就会在这本书里阅读相关章节。作为教材，这本书的定义和推理都非常规范，了解概念后再来看这本书会轻松很多。 𐟓 整理笔记：在学习过程中，整理笔记是非常重要的，可以帮助你更好地理解和记忆知识点。 𐟒𛠦Ž沐PyTorch教程：跟着李沐老师动手写代码！目前两大机器学习主流是PyTorch和TensorFlow，但在高校研究生中PyTorch更流行一些。学习理论知识虽然重要，但实践操作才是最终目的。通过这条路线，我希望能够系统地掌握机器学习的基本概念和理论，为未来的研究打下坚实的基础。

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」

𐟌Ÿ 算法岗入门全攻略：从零到一的旅程 𐟌Ÿ 如果你渴望进入互联网算法岗，这里有一份精心准备的学习路线，帮助你从零开始，逐步迈向成功。 𐟔 计算机基础：首先，你需要掌握编程语言、数据结构和线性代数等基础课程。Python 是主要的学习语言，结合数据结构进行代码实践。Leetcode 是一个不错的平台，可以帮助你提升编程思维。 𐟓š 算法基础：接下来，学习机器学习和深度学习的基础知识。推荐阅读周志华的《西瓜书》，然后是吴恩达的机器学习课程和深度学习课程。此外，还需要关注最新的网络模型，如Transformer、VIT、GAN 和 Diffusion，可以通过小破站视频进行学习。 𐟌 前沿方向：了解当前的算法趋势，如计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、多模态、图像生成、大语言模型（LLM）、自动驾驶等。选择你感兴趣的方向进行深入探索。 𐟏—️ 模型实践：针对感兴趣的方向，阅读优秀的GitHub开源代码，锻炼模型训练和推理能力。同时，学习Pytorch深度学习框架，理解其基本原理。 𐟒𜠩ṧ›…导：参与高质量的项目辅导，了解大厂的技术需求，提升实践和认知能力，同时增强简历和面试技巧。 𐟓– 论文阅读：根据项目辅导的方向，搜索并阅读前沿论文，提升论文阅读能力和算法理解。推荐在arXiv或历年顶会上搜索论文。 𐟎“ 科研论文：如果条件允许，发表1-2篇高质量的科研论文。如果没有实验室资源，可以专注于实践。 𐟒𜠥𙠯𜚥﹤𚎥𚔥𑊧”Ÿ来说，寻找与项目辅导方向相关的互联网大厂实习机会，丰富简历并增加对大厂技术的认识。 𐟎‰ Offer到手：按照上述流程进行，你在正式求职时，大概率能够拿到算法岗位的offer。 𐟌Ÿ 总结：在大学期间打好计算机基础，明确未来的方向。硕士期间注重项目或论文，并争取实习机会。整体完成这些步骤后，你将能够超越90%的算法岗求职者。如果你还有一年就参加秋招，那么关注项目辅导和实习是关键。

研究生选方向：硬件vs软件，你选哪个？大家好，昨天终于完成了导师学生的双选，正式加入了某个课题组。接下来就是利用开学前的暑假，大家可以通过网上视频教程（比如吴恩达、李沐等）来学习机器学习和深度学习的基础理论。同时，也要思考在大模型的影响下，后续的研究方向应该如何发展。导师那边提供了两个主要方向：一个是偏硬件的，主要做机器人本体和控制；另一个是纯软件的，专注于计算机视觉算法，特别是具身智能方向。每个方向都会安排2-3个学生。大家可以根据自己的兴趣来选择。我个人对这两个方向都挺感兴趣的，但还在纠结到底选哪个。希望大家能给我点建议，谢谢！𐟙

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

「吴恩达发布全新的开源 Python 包」：aisuite！它让开发者能够轻松使用来自多个提供商的大型语言模型。在开发应用时，我发现集成多个提供商的服务非常麻烦。aisuite 允许你只需更改一个字符串即可选择模型开源代码及说明：网页链接

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