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如何评价吴恩达的学术地位
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。
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。
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。
“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。
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、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。
3、其次同步写阅读笔记 阅读文献过程中如果只看不写，很容易边学边忘，俗话说好记性不如烂笔头，搞科研一定要养成记笔记的好习惯。
怎么快速入门深度学习
这对于咱们理解以及掌握深度学习有着重要的帮助，比如咱们第一步要做的就是去搞明白什么是前向和反向传播以及从头到尾的自己推导一遍，有了这样一个过程咱们再去学习深度学习就会轻松多啦。
先学会给自己定定目标（大、小、长、短），这样学习会有一个方向；然后梳理自身的学习情况，找出自己掌握的薄弱环节、存在的问题、容易丢分的知识点；再者合理的分配时间，有针对性的制定学习任务，一一的去落实。
参加在线课程和培训：有许多优秀的在线课程和培训可以帮助您快速入门深度学习。例如，Coursera、Udacity和edX等平台上都有相关课程。
—即使是用最传统、已经应用多年的机器学习算法，先完整地走完机器学习的整个工作流程，不断尝试各种算法深挖这些数据的价值，在运用过程中把数据、特征和算法搞透，真正积累出项目经验，才能更快、更靠谱的掌握深度学习技术。
入门阶段要的是成就感，深度学习是一门综合性的偏工程的学科，除需要极强的工程能力以外，还需要抽象和建模的能力。首先是数学基础，包括线性代数、微积分和概率论与数理统计，这几门课在深度学习中是基础。
选择一个框架：选择一个适合初学者的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。这两个框架都有丰富的文档和教程，可以帮助你快速入门。 阅读官方文档：仔细阅读所选框架的官方文档，了解框架的基本结构和功能。
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[_a***_]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。
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