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吴恩达是个谁
吴本正原型是吴恩达。吴本正，是中国电视剧《草根王》中的一个角色，由演员高天饰演。该角色的原型是吴恩达，一位来自中国的创业者和科学家。
天工开物是：吴恩达教授和其团队共同创立。吴恩达是一位著名的人工智能专家，曾在斯坦福大学任教，并参与了Google Brain等项目的创立。他也是深度学习领域的重要推动者之一。
吴恩达。根据道客巴巴查询得知，世界上第一个能够让机器识别猫的人是吴恩达。2012年，吴恩达领导的研究团队使用深度学习技术，成功地训练出能够识别猫的神经网络，这是人工智能领域的一项重要突破。人工智能，英文缩写为AI。
李开复在吴恩达宣布离职后，在朋友圈发文称，业内需要更开放的AI（人工智能），而Andrew（吴恩达）的下一步也是为了这个梦想驱动。
吴恩达。百度首席科学家吴恩达在百度世界大会上表示，人工智能带来的影响不亚于100多年前的电，因此是李彦宏说的。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
百度吴恩达离职是怎么回事?
1、因为陆奇的到来，吴恩达、王劲的离职。一山不能容二虎。吴恩达的离开，可能更多的原因是，百度内部大数据不互通，人工智能产品无法商业化和落地。
2、百度方面确认了该消息，其官方微博转发了吴恩达宣布离职的***，并表示了感谢和祝福。继余凯、倪凯、王劲之后，吴恩达成了出走百度的第四位无人车业务相关的高管。
3、年5月16日，吴恩达加入百度，负责“百度大脑”计划，同时担任百度公司首席科学家。2015年6月5日，吴恩达暂任百度深度学习实验室（IDL）的Acting Director职务。2017年3月22日，百度首席科学家吴恩达宣布将离职。
4、离职的原因，一般就是两个原因，第一是受委屈，第二是钱没到位。你这样我们看看马维英在自己公司所作出的成绩，第一是将自己人工智能实验室打造成熟，第二是把诸多的技术落到产品之中。
5、他目前已经任职清华大学智能产业研究院，从事人工智能领域科研工作和AI领域方面人才培养的工作，也就是说此次马维英的加入并不是去了一个新的企业，而是从产业界回归学术界，这可能是马维英离职的重要推力。
6、吴恩达对方案没在百度内得到大规模应用而恼火，并迁怒贾磊。于是，他逼宫李彦宏，让李彦宏二选一，最终造成贾磊的短暂离开。
吴恩达告诉你阅读研究论文的正确方法
1、处置稀缺***，不可如此草率。读论文的时候，要提升效率，你需要做以下几件工作：选择合适的文献，确定阅读的优先次序；即便对筛选过的文献，也要以正确的顺序来阅读内容；用恰当的方式做笔记。
2、研究论文的方法可以分为以下几个步骤：明确研究题目和目的：首先需要明确研究的题目和目的，确定研究的范围和重点。收集文献资料：通过图书馆、在线数据库、学术期刊等途径收集与研究主题相关的文献资料。
3、仔细阅读论文中的数字、图表和其他插图。 尤其要注意图表： 轴标签是否正确？ 标示的结果是否有误差线？ 这些常见的错误能区分出该论文是粗制滥造的还是经过尽心做研究后的结果。
4、观察法：观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和***工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。
5、数量研究法 数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”，指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。
如何评价吴恩达的学术地位
1、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。
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。
3、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。
4、“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。
5、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。
专访吴恩达:AI未来10年,从硬件至上到数据为王
1、年，吴恩达创立了LandingAI，这是一家致力于促进人工智能在制造业中的应用的创业公司。我们***访了吴恩达，讨论了他所说的人工智能的以数据为中心的方法，以及它与他在LandingAI的工作和当今人工智能的大背景之间的关系。
2、大数据的重要性不言而喻，但吴恩达表示AI的下一个发展方向，从大数据转向小数据，我是非常认同他的观点的。因为这符合时代发展的趋势。
3、吴恩达表示AI是时候从大数据转向小数据了，目前面临着哪些困难？举几个之前接触过的例子：机场安检x光识别系统，机场方提供半年的x光图片做训练，半年中真正带小刀，酒等过安检的样本只占总样本不到5%。
4、类似吴恩达这样的外籍华人，其实也在为中国的人工智能发展做贡献。与其限定国家，不如从整体上看一看，地球上的华人科学家、研究者群体，到底有多厉害。
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