关于Andrew Ng 与 Hinton 的对话

最新推荐文章于 2025-11-09 19:29:30 发布
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#机器学习和深度学习

博主分享了在Coursera上观看《deeplearning》课程的经历，特别提到了吴恩达与Hinton的一次对话视频。视频中Hinton回顾了自己的学术生涯，包括在英国攻读神经网络博士学位期间与导师之间的分歧。

今晚看了下 Coursera 上《deep learning》第一门课。在第一周的结尾，突然冒出一个40 min 的视频，标注是选学。

我点进去，发现是深度学习领域 的大牛吴恩达和Hinton的对话视频，大意是Hinton 讲了一下自己本科到博士的研究。他在英国获得了神经网络的博士，但他导师深深地鄙视他，认为那个领域是垃圾，在他读书期间和导师 had many fights 。

简直了，老爷子讲得好开心！听得我都有点High了！

类脑智能与认知计算原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
08-11 743
在人工智能快速发展的今天，类脑智能和认知计算已成为科技前沿的热点研究领域。这两个领域旨在模仿人脑的结构和功能，创造出更加智能、更具适应性的计算系统。类脑智能致力于构建类似人脑的信息处理系统，而认知计算则聚焦于模拟人类认知过程的计算方法。这些研究不仅推动了人工智能的发展，还为我们理解人类智能提供了新的视角。本文将深入探讨类脑智能与认知计算的原理，并通过实际的代码案例来展示这些先进理念如何在实践中应用。我们将从基本概念出发，逐步深入到复杂的算法和模型，最后通过具体的项目实践来巩固理解。
Geoffrey Hinton的coursera神经网络公开课7-8章（内嵌字幕）
08-12
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Geoffrey Hinton的coursera神经网络公开课5-6章（内嵌字幕）
08-10
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Geoffrey Hinton的coursera神经网络公开课3~4章（内嵌字幕）
08-11
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coursera课程 《Neural Networks for Machine Learning》
WX_Chen的博客
09-15 1165
《Neural Networks for Machine Learning》课程的一些考试还是很有挑战性的，博主搜了一些公共资源，有助于学习。 https://www.coursera.org/learn/neural-networks/home/welcome Lecture 1 Quiz https://github.com/vaquarkhan/Machine-Learning/wiki...
《Neural Networks for Machine Learning》学习一
风翼冰舟的博客
10-11 4248
前言 最近报了一下Hinton大牛的coursera的神经网络课程，奈何比较懒，一直没看，还是写个博客督促自己比较好 贴一下课程地址：https://www.coursera.org/learn/neural-networks/home/week/1 第一讲主题是为何需要机器学习，文档可以去课程下载，此处提供一下百度云地址 【Lecture 1a】百度云下载地址：链接：http://pan
ML学习建议(Andrew Ng)
路双宁的博客
02-17 294
ML学习建议(Andrew Ng) 贴上吴恩达的建议（渣译）来自Bilibili机器学习视频148楼NewConstance用户 在社交媒体上关注那些机器学习的领军人物，看他们热切关注哪些论文、博客等，自己也去试着阅读； 复现别人的成果。尽管这一方法经常被人低估，这仍是一个非常有效的方法去学习ML。看见很多斯坦福PhD学生们成长为厉害的研究人员，我可以很自信的说，复现别人的结果（而不仅仅...
【人工智能行业大师访谈1】吴恩达采访 Geoffery Hinton
csdn_xmj的博客
08-07 2006
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 作为deeplearning.ai课程的一部分，Andrew希望除了教授技术理念之外，同时介绍一些深度学习的先驱给大家认识。在这个视频中，Andrew也希望问问这些先驱们，能不能给一些工作上的建议，关于如何入门深度学习，如何做课题研究或者如何在深度学习领域找一份工作。作为这个采访的开头，很荣幸先展示Geoffrey Hinton的采访视频。 吴恩达：欢迎你Geoff，在此非常感谢您接受deeplearning.ai的采访。 Geoffrey Hinton：谢谢
初读Geoffrey Hinton颠覆之作《Dynamic Routing Between Capsules》
maltliquor的博客
11-02 5096
最近在搜资料时忽然看到一条消息，Hinton老爷子在NIPS 2017大会上放了大招，宣布要革CNN和反向传播的命。武林盟主在武林大会上要推翻自己之前的武学门派，另起炉灶，如此精彩的大戏怎能不吃瓜围观，于是一边努力完成导师的任务，一边找了点时间学习老爷子的论文。论文比较精简，言简意赅，干货满满。可能是因为第一篇相关的完善论文，并没有过多复杂的数学细节，还是比较容易读懂，下面开始展开自己对这篇论文的一
AI教父与芯片之王：揭秘下一代AI的底层逻辑与“智能工厂”的真相
GoldenSpider.AI的博客
11-09 984
《AI教父与芯片之王：下一代AI的底层逻辑与"智能工厂"真相》摘要 在伦敦FTLive人工智能未来峰会上，六位AI奠基者（Hinton、Bengio、LeCun、黄仁勋、李飞飞、Dally）就AI发展达成共识：当前繁荣是智能基础设施重构，而非泡沫。核心观点包括： 技术演进三支柱： 算力突破：GPU解决"内存墙"，实现深度学习规模化 数据驱动：ImageNet验证大数据对泛化能力的关键作用 算法复兴：自监督学习成为LLMs训练核心 产业本质转型： AI从工具升级为&qu
城市云脑研究之三，人工智能在城市云脑建设中的地位与作用
互联网进化论-刘锋
09-14 2570
作者：互联网进化论作者，计算机博士刘锋 城市云脑研究之二《城市云脑，像大脑一样建设智慧城市，基于互联网云脑的新架构》一文中，介绍到：“从1969年互联网诞生以来，人类从不同的方向在互联网领域进行创新，并没有统一的规划将互联网建造成什么结构，当时间的车轮到达2017年，随着人工智能，物联网，大数据，云计算，机器人，虚拟现实，工业互联网等科学技术的蓬勃发展，当人类抬起头来观看自己的创造的巨系统，
基础模型的潜在下游应用
AI天才研究院
12-09 836
《基础模型的潜在下游应用》 关键词：基础模型、下游应用、深度学习、神经网络、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统 摘要：本文旨在探讨基础模型在不同下游应用领域的潜在价值。通过对基础模型的概述、理论基础、核心算法讲解、数学模型及公式推导，结合实际项
机器学习进阶路上不可错过的 28 个视频
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大话深度学习之人物篇
dizhuang5374的博客
11-10 316
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深度学习杰出人物专访系列(Andrew Ng)分享（一）
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Geoffrey Hinton花费了30年的时间默默无闻，直到2012年，他证明了其研究的价值，并驳回了大多数其他科学家所谓的正确观点。如今，这个被称为“人工智能教父”的...
Andrew Ng(吴恩达) deep learning 课程 (coursera)
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引言 前段时间 Andrew Ng(吴恩达)在 Coursera 开设了深度学习的课程，正如 Andrew 在 Coursera 上的机器学习课程一样，Andrew 总是面向零基础的工程师来授课，而不是有专业背景的人员。所以课程总是会力求直观且应用性强，但是往往对专业从事机器学习的人员来看略显简单，但是大牛对事物的理解还是值得参考的，所以我把课程中自己学到的要点记录如下。 第一课：神经网络...
Oracle民宿管理数据库实训[项目源码]
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Redis安全漏洞全解析[项目源码]
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本文详细解析了Redis未授权访问漏洞的成因、影响版本及防御措施，包括主从复制原理分析与本地靶场实战。文章首先介绍了Redis的基本概念和特点，随后深入探讨了未授权访问漏洞的成因、影响版本及防御措施。接着，详细讲解了在CentOS 7上部署Redis的步骤，包括安装准备、下载安装、服务管理和防火墙配置。文章还提供了Redis未授权访问漏洞的验证方法和演示，包括定时任务、SSH公钥写入和Web目录shell写入等利用方式。此外，还介绍了Redis主从复制机制、持久化与主从复制的关系，以及单机模拟Redis主从复制的步骤。最后，文章通过Vulfocus靶场实战演练，展示了Redis Lua沙盒绕过命令执行(CVE-2022-0543)和Redis未授权访问漏洞的利用方法。
Nature深度学习综述：LeCun、Bengio与Hinton的深度对话
考虑到提供的文件信息十分有限，仅有标题、描述和标签，且内容似乎指向一篇名为《NatureDeepReview(Yann LeCun+Yoshua Bengio+Geoffrey Hinton).pdf》的文档，我们可以推测该文档可能与深度学习（DL）和机器学习（ML...
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