就在几小时之前，吴恩达在Twitter上宣布了与OpenAI合作的最新免费教程：《ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers》我们可以通过下面的链接，直达官网网站：https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/课程内容在面向开发人员的ChatGPTPromptEngineering教程中，您将学习如何使用大型语言模型(LLM)快速构建功能强大的应用程序。该课程将介绍LLM如何工作，演示快速上手的最佳实践工程，并展示如何在应用程序中使用LLMA
北京时间4月8日凌晨0:30，YannLeCun（杨立昆）和吴恩达针对近期甚嚣尘上的「AI暂停」一事进行了一场深入讨论，讨论主题为「为何为期6个月的AI暂停是完全错误的」。在这场风波中，二人都立场鲜明，明确表态反对暂停AI研发。汽车刚发明时没有安全带和交通信号灯，YannLeCun认为，人工智能与先前的技术进步之间没有本质上的差异。 吴（吴恩达）：在过去的10、20、30年间，我们见证了深度学习惊艳的效果。在近1-2年，人工智能系统进步的趋势甚至更快了，出现了ChatG
前言刚才看了一个视频系列教程，很短，但收获很大，毕竟是一手知识来源，吴恩达大神亲自讲解，他说的话，我都信。这里写个笔记，顺便把知识点实践一下。视频可以去B站上搜索吴恩达prompt，视频是全英文的，但是有字幕，内容也很简单基础，适合入门学习。大模型prompt编写基本原则原则一：给出清晰明确的指示技巧1：明确文本引用，防止需要引用的文本被当成指令去执行：通过加冒号，再给文本加上双引号，明确要操作的文本技巧2：格式化输出结果，方便查看，方便编程处理。技巧3：针对异常情况处理，明确输出要求技巧4：给出少量训练数据，让其仿照着写原则二：让模型思考更长的时间技巧1：给出任务列表技巧2：避免模型匆匆做出
WuTeachingAI教你快速上手AI应用——吴恩达AI系列教程复刻应用地址：吴恩达AI系列第一课：教你如何利用AI创建一个披萨店客服-CloudStudio人工智能风靡全球,它的应用已经渗透到我们生活的方方面面,从自动驾驶到智能家居,再到医疗辅助和量化交易等等。他们逐渐改变了我们的生活方式,然而,对于许多人来说,AI仍然是一个神秘且无法理解的领域。为了帮助更多的人理解并掌握AI技术,更享受AI带给人们便捷的服务,吴恩达博士开设了一系列的AI教程。接下来我们会通过几个项目的教程让大家学会如何用AI解决生活中的一些小问题,在AI时代来临之际,教会大家如何利用好这一有力的武器。介绍吴恩达博士吴恩
Datawhale干货 来源：马晓皖，Datawhale成员今天我们来聊一聊讯飞星火V3.5。宣传文《讯飞星火V3.5，1月30日正式发布！》中如是说：为了提供更强大的通用大模型底座，首个基于全国产化算力平台训练的全民开放大模型——讯飞星火V3.5，将于2024年1月30日14点正式发布。作为一名从星火V2.0就开始使用的玩家，拿到讯飞星火V3.5 Datawhale内测渠道后，说说我在逻辑推理、语言理解、文本生成和数学代码方面的直观感受和想法。快速体验，可长按下方二维码，点击“立即使用”。逻辑推理首先在逻辑推理上，我提出了一些容易误导大模型出现“AI幻觉”（一本正经的胡说八道）的问题。比如
title:关于吴恩达机器学习中反向传播的理解date:2022-04-12categories:数学mathjax:truetags:-机器学习-线性代数原文在机器学习视频反向传播章节[1]中：我们用\(\delta\)来表示误差，则：\(\boldsymbol\delta^{\left(4\right)}=\boldsymbola^{\left(4\right)}−\boldsymboly\)。我们利用这个误差值来计算前一层的误差：\(\boldsymbol\delta^{\left(3\right)}=\left(\boldsymbol\Theta^{\left(3\right)}\ri
2023年年底，《纽约时报》拿出了强有力的证据起诉微软与OpenAI。根据多家科技公司的首席法律顾问CeciliaZiniti的分析，《纽约时报》获胜的概率极大。机器学习领域著名学者吴恩达针对这件事连发两条推文说明了自己的观点。在他的第一条推文中，表达对OpenAI和微软的同情。他怀疑很多重复的文章实际是通过类似于RAG（检索增强生成）的机制产生的，而非仅仅依赖模型训练的权重。来源：https://twitter.com/AndrewYNg/status/1744145064115446040不过，吴恩达的推测被也遭到了反驳。纽约大学教授GaryMarcus表示在视觉生成领域的「抄袭」和RAG
2023，可以说是人工智能的春天。在过去的一年里，ChatGPT成为家喻户晓的名字，这一年中，AI和AI公司的各种变革，让我们震惊，也成为我们茶余饭后的瓜果。这一年中，生成式AI取得了重大进展，使得人工智能初创公司吸引了大量资金。人工智能领域的大佬们开始讨论AGI的可能性，政策制定者开始认真对待人工智能监管。但在人工智能和科技行业们的领袖眼中，AI浪潮可能才刚刚起步。之后的每一年，可能都是浪潮最汹涌澎湃的一年。比尔盖茨，李飞飞，吴恩达等人，都在最近对未来AI的发展趋势谈了自己的看法。他们都不约而同地谈到了期待更大的多模态模型、更令人兴奋的新功能，以及围绕我们如何使用和监管这项技术的更多对话。比
大家好，我是Kevin。不知道五一你去哪玩耍还是怎么安排了呢？吴恩达老师在五一前发布了新课程，于是我花了些时间来学习这个重磅大礼。课程虽然只有短短90分钟，但是干货十足！比起那些必备提示词什么的真是强太多了。正所谓“授人以鱼不如授人以渔”。英文原版地址：https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-eng/lesson/1/introduction中文字幕地址：https://space.bilibili.com/15467823/channel/seriesdetail?sid=3247315&ctype=0具备英文能力的推荐直接看英文原版，提供J
定义：计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高，以跳棋游戏为例，经验E就是程序与自己下几万次跳棋，任务T就是玩跳棋，性能度量P就是与新对手玩跳棋时赢的概率。目前有各种不同类型的学习算法，主流的是监督学习和无监督学习。监督学习就是个我们会教计算机做某件事情，无监督学习就是我们让计算机自己学习。监督学习：我们给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的就是给出更多的正确答案。用多组基础特征来预测我们需要的数据。实际上我们可能要处理无穷多的特征，因为你们计算机的内存可能要溢出，我们有一个灵巧的数学技巧来允许我们处理无穷多的基础特征，SVM
