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如何评价吴恩达的学术地位

更重要的是，他在学术圈内圈外知名度很高！除了师承之外，还有一个重要原因是他在斯坦福公开课里面主讲机器学习，讲的的确是非常好，在工程界非常受欢迎，后来和Daphne Koller （机器学习界的一姐和大牛，《Probabilistic Graphical Models： Principles and Techniques》一书的作者）一起成立了Coursera。

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视频。这个案例为人工智能领域翻开崭新一页。吴恩达表示，未来将会在谷歌无人驾驶汽车上使用该项技术，来识别车前面的动物或者小孩，从而及时躲避。2007年，吴恩达获得斯隆奖（Sloan Fellowship）。

“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。

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。

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。

学习人工智能都需要学什么?

1、数学基础课程：为了深入理解人工智能，学生需要学习高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等课程。这些数学知识为人工智能算法的设计和分析提供了必要的理论支撑。 算法与编程课程：在算法方面，学生应掌握人工神经网络、遗传算法等启发式算法。

2、人工智能学习内容 学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容，算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等，还需要学习一门编程语言，通过编程语言实现算法，还可以学习一下电算类的硬件基础内容。

3、首先，计算机科学和编程基础是人工智能专业的重要前置课程，包括计算机操作系统、数据结构与算法、编程语言、数据库等。这些课程为学生打下坚实的计算机科学和编程基础，使他们能够理解和应用人工智能算法和模型。其次，数学基础对于人工智能专业的学习至关重要。这包括概率论、线性代数、统计学、微积分等。

学习人工智能有什么要求吗?

学习者需要了解相关的道德和法律要求，确保技术应用的合法性和道德性。综上所述，人工智能学习要求学习者具备扎实的数学基础、编程能力、机器学习与深度学习基础、问题解决能力、数据科学素养、持续学习能力、团队合作与沟通能力以及道德与法律意识等多方面的能力。

学习人工智能需要具备大专及以上文化程度、人工智能技术爱好者、人工智能公司技术人员。满足身体健康，有良好的思维和一定的综合素质。

学习人工智能，需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

人工智能都要学习到什么?

人工智能学习内容 学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容，算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等，还需要学习一门编程语言，通过编程语言实现算法，还可以学习一下电算类的硬件基础内容。

除了基础知识外，人工智能专业的学生还需要学习一些核心技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。机器学习和深度学习是人工智能的核心技术之一，涉及到监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等多种方法。自然语言处理则涉及到文本分析、机器翻译、情感分析等领域。

学习人工智能首先需要掌握数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论和离散数学等。这些是理解和实现算法的基础。 接下来，需要学习算法积累，特别是人工神经网络、遗传算法等。同时，学习至少一门编程语言，如Python、Java或C++，以便将算法实现为实际程序。

数学和统计学：人工智能需要运用到数学和统计学的知识，如线性代数、概率论、统计推断等。数学和统计学提供了人工智能算法的理论基础。机器学习：机器学习是人工智能的核心内容，它研究如何通过数据训练模型，使计算机能够自动学习和改进。学习机器学习包括了监督学习、无监督学习、强化学习等多种算法和方法。

人工智能怎么样?

人工智能专业非常好就业。因为该专业是目前的热门专业，也是在社会经济，国计民生，应急救援，国防科技等领域应用十分广泛，前景十分广阔，生命力极其强大的专业。

人工智能专业就业前景广阔，市场需求持续旺盛。随着AI在各行业的渗透，对具备AI专业知识与技能的人才需求量大，且此类人才通常享有较高的薪酬待遇，竞争力较强。

就业前景还是不错的，近两年，人工智能方面一直都是热点。人工智能专业作为近几年兴起的工科专业之一，虽然发展时间不久，但是绝对极具竞争力，无论是对以后就业还是科研研究，人工智能专业所能从事的行业都是有广泛代表性的。

人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

系统的学习人工智能需要学习什么?

学习机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，你需要学习监督学习、无监督学习、强化学习等方法，以及常用的机器学习算法，如线性回归、支持向量机、决策树、神经网络等。学习深度学习：深度学习是一种特殊的机器学习方法，主要使用神经网络进行模型训练。

人工智能学习内容 学习内容包括数学基础、算法积累以及编程语言。数学要学好高数、线性代数、概率论、离散数学等等内容，算法积累需要学会人工神经网络、遗传算法等等，还需要学习一门编程语言，通过编程语言实现算法，还可以学习一下电算类的硬件基础内容。

**基础知识建设**：人工智能技术的学习需要以计算机科学、编程、数学和统计学为基础。这些基础知识为深入理解人工智能原理和算法提供了支撑。 **掌握编程技能**：选择一种或多种编程语言进行深入学习，如Python。Python因其丰富的库和框架，如TensorFlow和PyTorch，在人工智能领域尤为流行。

人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：编程语言 编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习python语言，一方面原因是python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是python语言有丰富的库支持。