Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

吴恩达课程

Answer

以下是关于吴恩达课程的相关信息:

  • 对于强化学习的入门学习,如果没有相关基础,可先看吴恩达的课程以获得大致理解,此课程估计需要 25 小时左右。
  • 吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering(提示工程师)课程。课程主要内容是教书写 AI 提示词,并教利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。相关资源包括:
    • 原版网址:https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/
    • B 站版本:【合集·AI Course-哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 、https://b23.tv/lKSnMbB
    • 翻译版本:来自 twitter 博主歸藏
    • 推荐直接使用 Jupyter 版本学习,效率更高:https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers/
    • 课程一共 9 集全部已经翻译完成,并且改成了双语字幕,字幕文件也已经上传了。
    • 视频下载地址:https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7
    • OpenAI 开源了教程:https://islinxu.github.io/prompt-engineering-note/Introduction/index.html
    • 纯文字版本:
  • 吴恩达(Andrew Ng)是在人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域有重要贡献,是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。曾在斯坦福大学担任副教授,领导过谷歌的大脑项目(Google Brain),担任过百度公司首席科学家并领导百度研究院。以在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究闻名,推动了人工智能技术的商业应用和普及,还是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者。其教授的机器学习课程是斯坦福大学和 Coursera 上最受欢迎的在线课程之一,对人工智能领域发展影响深远。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

入门指南:强化学习

1.如果和我一样一点基础也没有,并且概率论和线性代数的知识差不多都忘完了,那么可以去看一下相关课程学习一下,如果不关注公式啥的,这一步可以先忽略,大约周末一天时间就可以搞定;2.然后如果对机器学习也一点基础都没有的话,可以先看吴恩达的课程,有个大致的理解,然后去看李宏毅的课程作为补充,如果单纯的想入门学习强化学习,那么只需要看前几节讲完神经网络那里就差不多了,这个视频课程估计要看25小时左右;3.学完之后可以跟着《动手学深度学习https://hrl.boyuai.com/》一起动手学习一下我们上面学到的概念,写写代码,如果只是入门的话看前五章就好了,本篇文章的很多资料也是整理自这本书,大约10小时左右;4.接下来可以看看B站王树森的深度学习的课程,可以先看前几节学习一下强化学习的基础知识点,大约5小时左右;5.到这个阶段估计还是懵的,需要去上手做点项目,那么可以看《动手学强化学习》这本书,已经开源了https://hrl.boyuai.com/,只看到DQN的部分,大约十几小时。

目录:吴恩达讲Prompt

谷歌/百度AI部门负责人吴恩达和OpenAI合作推出了免费的Prompt Engineering(提示工程师)课程。课程主要内容是教你书写AI提示词,并且最后会教你利用GPT开发一个AI聊天机器人。原版网址:https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/B站版本:【合集·AI Course-哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0https://b23.tv/lKSnMbB翻译版本:[来自twitter博主歸藏](https://twitter.com/op7418?s=21&t=F6BXooLyAyfvHbvr7Vw2-g)推荐直接使用Jupyter版本学习,效率更高:https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers/吴恩达和Open AI合作的提示工程课程一共9集全部已经翻译完成,并且改成了双语字幕,字幕文件也已经上传了。视频下载地址:https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7OpenAI开源了教程:https://islinxu.github.io/prompt-engineering-note/Introduction/index.html纯文字版本:

问:吴恩达是谁?

吴恩达(Andrew Ng)是一位在人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域做出了重要贡献,并且是在线教育平台Coursera的联合创始人。吴恩达曾在斯坦福大学担任副教授,并领导了谷歌的大脑项目(Google Brain)。此外,他还曾担任百度公司首席科学家,并领导百度研究院。吴恩达以其在深度学习和大规模机器学习系统方面的研究而闻名,他在这些领域的工作推动了人工智能技术的商业应用和普及。他还是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者,包括TensorFlow和Caffe。除了在学术界和工业界的贡献,吴恩达还致力于普及人工智能教育。他教授的机器学习课程是斯坦福大学和Coursera上最受欢迎的在线课程之一,吸引了全球数百万学生的参与。通过他的教学和研究工作,吴恩达对人工智能领域的发展产生了深远的影响。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

Others are asking
吴恩达
吴恩达(Andrew Ng)是在人工智能领域极具声誉的科学家和教育者。 他在机器学习、统计学和人工智能领域贡献卓著: 曾在斯坦福大学任副教授,领导过谷歌的大脑项目(Google Brain)。 担任过百度公司首席科学家并领导百度研究院。 以深度学习和大规模机器学习系统的研究闻名,推动了人工智能技术的商业应用和普及,是多个人工智能和机器学习开源项目(如 TensorFlow 和 Caffe)的倡导者。 致力于普及人工智能教育,其教授的机器学习课程在斯坦福大学和 Coursera 上广受欢迎,吸引全球数百万学生参与。 在红杉 AI Ascent 2024 会议中,吴恩达是与会的人工智能领导者之一。 在相关研究中,吴恩达逐渐意识到利用大量训练数据与快速计算能力的重要性,其想法在一些论文中得到支持。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-12
吴恩达
吴恩达(Andrew Ng)是人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域贡献显著,是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。 曾在斯坦福大学任副教授,领导过谷歌的大脑项目(Google Brain),还曾担任百度公司首席科学家并领导百度研究院。以深度学习和大规模机器学习系统方面的研究闻名,推动了人工智能技术的商业应用和普及,是多个人工智能和机器学习开源项目(如 TensorFlow 和 Caffe)的倡导者。 他致力于普及人工智能教育,其教授的机器学习课程在斯坦福大学和 Coursera 上极受欢迎,吸引全球数百万学生参与。通过教学和研究工作,对人工智能领域发展影响深远。 吴恩达还参与了红杉 AI Ascent 2024 会议。此外,他有一门生成式 AI 入门视频课程: 。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-10
吴恩达是谁
吴恩达(Andrew Ng)是在人工智能领域极具声誉的科学家和教育者。 他在机器学习、统计学和人工智能领域贡献显著: 曾在斯坦福大学任副教授,领导过谷歌的大脑项目(Google Brain)。 担任过百度公司首席科学家并领导百度研究院。 以深度学习和大规模机器学习系统的研究闻名,推动了人工智能技术的商业应用和普及,是多个人工智能和机器学习开源项目(如 TensorFlow 和 Caffe)的倡导者。 他还是在线教育平台 Coursera 的联合创始人,其教授的机器学习课程在斯坦福大学和 Coursera 上广受欢迎,吸引全球数百万学生参与。 此外,他还是 AI Fund 的成员,并在红杉 AI Ascent 2024 会议上参与交流。他还出版了新书《How to Build Your Career in AI》,为想进入 AI 领域的人士提供职业发展建议。
2025-04-08
吴恩达最近推出了哪些课程?
吴恩达最近推出的课程包括: 1. 与 OpenAI 合作推出的免费的 Prompt Engineering(提示工程师)课程。 主要内容是教书写 AI 提示词,并利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。 原版网址:https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本:【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 、https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本: 推荐直接使用 Jupyter 版本学习,效率更高:https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 视频下载地址:https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程:https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本 2. 2023 年 8 月 24 日上线的最新短课程: 《》,课程内容包括了解何时对 LLM 应用微调、准备数据以进行微调、根据自己的数据训练和评估 LLM。 《》,深入浅出地介绍了基于大语言模型的 AI Agents,从记忆检索到决策推理,再到行动顺序的选择,真实展现了 Agent 的智能化进程。
2025-03-27
吴恩达总结了四种AI Agent的设计模式: 1.反思模式(Reflection): 2.工具使用模式: 3.规划模式: 4.多智能体协作模式:
吴恩达总结了以下四种 AI Agent 的设计模式: 1. 反思模式(Reflection):让 Agent 审视和修正自己生成的输出。例如,在编写代码时,可让大模型检查代码的准确性和结构规范性,并不断优化。 2. 工具使用模式(Tool Use):通过使用外部工具和资源,如 LLM 生成代码、调用 API 等进行实际操作。 3. 规划模式(Planning):让 Agent 分解复杂任务并按计划执行。 4. 多智能体协作模式(Multiagent Collaboration):多个 Agent 扮演不同角色合作完成任务。 如果您想更深入了解这些设计模式,可以参考以下文章:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SPNqwJkmQiyVfGkS8zocMSZcnYd
2025-03-19
吴恩达中文课程
以下是关于吴恩达中文课程的相关信息: 面向开发者的 LLM 入门课程: 地址: 简介:一个中文版的大模型入门教程,围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开,包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版等。 目录: https://github.com/zard1152/deepLearningAI/wiki 介绍: 有两类大语言模型:基础 LLM 和指令微调 LLM。基础 LLM 经过训练可根据文本预测下一个词,指令微调 LLM 经过训练能遵循指令,为让系统更有帮助并遵循指令,通常会进一步使用人类反馈强化学习(RLHF)技术来优化。 原则与技巧: 两个提示的关键原则:尽可能保证下达的指令“清晰、没有歧义”;给大模型思考的时间,以及足够的时间去完成任务。
2025-03-05
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议: 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验,包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程,如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面,先基础教学,再涉及特定应用。 介绍当前承接业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求,如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策:在小规模决策中使用 AI 分析工具,以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化:识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务,从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策:制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计:尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 个性化学习路径:探索使用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体,都应记住:与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将 AI 视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
ai小白学习课程
对于 AI 小白的学习课程,建议如下: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,还有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 另外,如果让我推荐一门 AI 课,比如【野菩萨】的课程: 1. 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会:如果想要免费获得这门课程,可以来参与 video battle,这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。 冠军奖励:4980 课程一份 亚军奖励:3980 课程一份 季军奖励:1980 课程一份 入围奖励:598 野神殿门票一张 扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。 对于纯小白,还可以参考以下: |分类|标题|文章链接|视频链接|适用人群|简要说明| ||||||| |通识篇|现有常见 AI 工具小白扫盲|(1 小时 32 分开始)|对 AI 都没太多概念的纯纯小白|给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量| |通识篇|AI 常见名词、缩写解释|结合食用|
2025-04-15
ai小白学习课程
对于 AI 小白的学习课程,建议如下: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,还有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 另外,如果让我推荐一门 AI 课,比如【野菩萨】的课程: 1. 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费课程机会:如果想要免费获得这门课程,可以来参与 video battle,这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。 冠军奖励:4980 课程一份 亚军奖励:3980 课程一份 季军奖励:1980 课程一份 入围奖励:598 野神殿门票一张 扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。 对于纯小白,还可以参考以下: |分类|标题|文章链接|视频链接|适用人群|简要说明| ||||||| |通识篇|现有常见 AI 工具小白扫盲|(1 小时 32 分开始)|对 AI 都没太多概念的纯纯小白|给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量| |通识篇|AI 常见名词、缩写解释|结合食用|
2025-04-15
如果你是一个AI领域的专家,我有个问题关于应用AI来学习的:假设我有一个网上的课程,然后我把这个网上的课程全部视频都下载下来,然后输入给AI,让AI来学习,如果以后我问AI关于这方面的问题的话,AI能像课程老师一样思考,来回答我的问题吗
以下是关于您提问的相关内容: AI 的学习方式与人类有相似之处,也有不同之处。在医疗保健领域,为产生真正的改变,AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始,如正规学校教育和学徒实践,通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说,当前学习方式及技术人员对待方式存在问题,应通过堆叠模型训练,而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型,再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型,能反映对基本元素的理解和预测能力,可能会平行于人类教育范例发展,也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易,且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时,应让 AI 接触现实世界互动,避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而,您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习,然后期望它像课程老师一样回答问题,目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。
2025-04-13
AI办公相关的课程、软件教学
以下是为您提供的 AI 办公相关的课程和软件教学资源: 1. 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用: 课程包含从零开始的应用界面教学,涉及过年相关应用。 介绍了当前承接的业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 提到 11 月底应用推出背后的情况,包括社区对 AI 应用的呼声和功能需求挖掘。 2. AI 视频的软件教程: 涵盖了众多工具,如剪映、Dreamina、Pika、StableVideo、Pixverse、morphstudio、Runway Gen3、Adobe Firefly 以及清影等。 3. 张翼然:用 AI 为教师减负(3H).pdf: 包括教师的 AI 减负指南,生成式人工智能在教学中的应用。 介绍了教师使用 AI 的小技巧,如提示词设计公式之——RTFC。 涉及使用 AI 生成图片的方法与注意事项,AI 自动生成 PPT 功能。 展示了通过小程序实现文字与声音、视频的转化,自定义数字人形象进行教学。 展示了便捷的课堂教学工具与 Ai 课件制作,探讨了 A 生成视频与手工制作视频的教学效果差异。 强调了教育资源与版权问题,教师能力重塑,极简思维的教育应用,生成式 AI 教学策略。 包括 AI 技术助力教育管理和辅助教学实践,如班级与学校管理中的行政职日流程简化、听课记录自动化等。
2025-04-12
AI 领导力课程在哪里可以看到
您可以在以下网址查看 AI 领导力课程:https://www.ailingdaoli.com/ 。该课程包含多个核心模块、精选课时、实践价值等内容,如 AI 思维、AI 素养的培养,涵盖逻辑、抽象、创造等思维的训练,以及对课程大纲、学习效果、学习收获、课程价格等方面的介绍。
2025-04-09