Wer ist Andrew Ngs Frau?

2019 startete Ng einen neuen Kurs „KI für alle“. Dies ist ein nicht-technischer Kurs, der den Menschen helfen soll, die Auswirkungen von KI auf die Gesellschaft und ihre Vorteile und Kosten für Unternehmen zu verstehen und zu verstehen, wie sie durch diese technologische Revolution navigieren können.

Im Januar 2018 stellte Ng den AI Fund vor, mit dem 175 Millionen US-Dollar gesammelt wurden, um in neue Startups zu investieren.

Außerdem schrieb er ein Buch „Machine Learning Yearning“, einen praktischen Leitfaden für Interessierte an maschinellem Lernen, den er kostenlos verteilte. Im Dezember 2018 schrieb er eine Fortsetzung namens „AI Transformation Playbook“.

Ng trug ein Kapitel zu Architects of Intelligence: The Truth The Story of AI aus dem People Building it (2018) des amerikanischen Futuristen Martin Ford bei.

Im Jahr 2017 sagte Ng, er habe das Grundeinkommen unterstützt, damit Arbeitslose KI lernen können, damit sie wieder ins Erwerbsleben einsteigen können. Er hat erklärt, dass er Erik Brynjolfsson und Andrew McAfees “The Second Machine How old?” die Themen wie KI-Verdrängung von Arbeitsplätzen diskutiert.

Derzeit lebt er in Los Altos Hills, Kalifornien. 2014 heiratete er Carol E. Reiley und im Februar 2019 bekamen sie ihr erstes Kind, Nova. Das MIT Tech Review nannte Ng und Reiley ein „KI-Power-Paar“.

2014 kam er als Chief Scientist zu Baidu und forschte im Bereich Big Data und KI. Dort baute er mehrere Forschungsteams für Dinge wie Gesichtserkennung und Melody, einen KI-Chatbot für das Gesundheitswesen (wie Siri oder Amazons Alexa) auf. Im März 2017 gab er seinen Rücktritt von Baidu bekannt.

Ng ist außerordentlicher Professor an der Stanford University (ehemals außerordentlicher Professor und Direktor des KI-Labors). Ng ist auch ein Pionier in der Online-Bildung und Mitbegründer von Coursera und deeplearning.ai. Mit seinen Online-Kursen hat er erfolgreich viele Bemühungen zur „Demokratisierung von Deep Learning“ vorangetrieben, indem er über 2,5 Millionen Studenten durch seine Online-Kurse unterrichtet. Er ist einer der berühmtesten und einflussreichsten Informatiker der Welt, der 2012 vom Time Magazine zu den 100 einflussreichsten Menschen und 2014 zu den kreativsten Menschen von Fast Company gewählt wurde Fonds zur Unterstützung von Start-ups mit künstlicher Intelligenz. Er hat Landing AI gegründet, das KI-gestützte SaaS-Produkte und ein Transformationsprogramm anbietet, um Unternehmen zu hochmodernen KI-Unternehmen zu machen.

Im Jahr 2012 war er zusammen mit der Stanford-Informatikerin Daphne Koller Mitbegründer und CEO von Coursera, einer Website, die jedem kostenlose Online-Kurse anbietet. Es ging los mit über 100.000 Studenten, die sich für den beliebten CS229A-Kurs von Ng angemeldet hatten. Heute haben sich mehrere Millionen Menschen für Coursera-Kurse eingeschrieben, was die Site zu einem der führenden MOOCs der Welt macht.

Die Ursprünge von Massive Open Online Courses (MOOCs) reichen einige Jahre vor der Gründung von Coursera im Jahr 2012 zurück. Zwei Themen, die bei der Gründung moderner MOOCs betont wurden, waren Größe und Verfügbarkeit.

Seine Arbeit führte 2012 zur Gründung von Coursera mit Koller. Ab 2019 wurden die beiden beliebtesten Kurse auf der Plattform von Ng unterrichtet und gestaltet: „Machine Learning“ (#1) und „Neural Networks and Deep Learning“ ( #2).

Von 2011 bis 2012 arbeitete er bei Google, wo er zusammen mit Jeff Dean, Greg Corrado und Rajat Monga das Google Brain Deep Learning Project gründete und leitete.

Im Jahr 2011 gründete Ng das Google Brain-Projekt bei Google, das mithilfe der verteilten Computerinfrastruktur von Google groß angelegte künstliche neuronale Netze entwickelte. Zu den bemerkenswerten Ergebnissen gehörte ein neuronales Netzwerk, das mit Deep-Learning-Algorithmen auf 16.000 CPU-Kernen trainiert wurde und das lernte, Katzen zu erkennen, nachdem es nur YouTube-Videos angesehen hatte und ohne jemals gesagt zu haben, was eine „Katze“ ist. Die Technologie des Projekts wird derzeit auch im Spracherkennungssystem des Android-Betriebssystems verwendet.

Im Jahr 2011 startete Stanford insgesamt drei Massive Open Online Courses (MOOCs) zu maschinellem Lernen (CS229a), Datenbanken und KI, die von Ng, Peter Norvig, Sebastian Thrun und Jennifer Widom unterrichtet werden. Dies hat zur modernen MOOC-Bewegung geführt. Ng lehrte maschinelles Lernen und Widom lehrte Datenbanken. Der Kurs über KI von Thrun führte zur Entstehung von Udacity. Coursera war die sechste Online-Bildungswebsite, die Ng erstellte, und wohl die erfolgreichste, mit der eine Beziehung bestand?.

Aber wir haben von den frühen Prototypen gelernt und gelernt und gelernt, bis wir es 2011 geschafft haben, etwas zu bauen, das wirklich erfolgreich war.

Im Oktober 2011 wurde die „angewandte“ Version der Stanford-Klasse (CS229a) auf ml-class.org gehostet und gestartet, wobei sich über 100.000 Studenten für die erste Ausgabe registrierten. Der Kurs umfasste Quizfragen und benotete Programmieraufgaben und wurde zu einem der ersten und erfolgreichsten Massive Open Online Courses (MOOCs), die von einem Stanford-Professor erstellt wurden.

Im Jahr 2011 arbeitete ich mit vier Stanford-Studenten. Wir standen unter enormem Druck, neue Funktionen für die über 100.000 bereits angemeldeten Studenten zu entwickeln. Einer der Studenten (Frank Chen) behauptet, ein anderer (Jiquan Ngiam) habe ihn häufig im Stanford-Gebäude gestrandet und weigerte sich, ihn bis spät in die Nacht zurück in sein Wohnheim zu bringen, so dass er keine andere Wahl hatte, als zu bleiben und zu bleiben Arbeiten. Ich bestätige und leugne diese Geschichte weder.

Widom, Ng und andere waren leidenschaftliche Befürworter von Tablet-Aufnahmen im Khan-Stil, und zwischen 2009 und 2011 wurden mehrere hundert Stunden Vorlesungsvideos von Stanford-Lehrern aufgenommen und hochgeladen. Ng testete einige der ursprünglichen Designs mit einer örtlichen High School, um die besten Praktiken für die Aufzeichnung von Unterrichtsstunden zu ermitteln.

2008 war seine Gruppe in Stanford eine der ersten in den USA, die sich für den Einsatz von GPUs beim Deep Learning einsetzte. Der Grund dafür war, dass eine effiziente Recheninfrastruktur das Training statistischer Modelle um Größenordnungen beschleunigen und einige der mit Big Data verbundenen Skalierungsprobleme lindern könnte. Zu dieser Zeit war es eine umstrittene und riskante Entscheidung, aber seitdem und nach Ngs Führung sind GPUs zu einem Eckpfeiler auf diesem Gebiet geworden. Seit 2017 befürwortet Ng den Wechsel zu High Performance Computing (HPC), um Deep Learning zu skalieren und den Fortschritt auf diesem Gebiet zu beschleunigen.

Ng startete das Stanford Engineering Everywhere (SEE)-Programm, das 2008 eine Reihe von Stanford-Kursen kostenlos online veröffentlichte. Ng unterrichtete einen dieser Kurse, „Machine Learning“, der seine Videovorlesungen sowie die Schülermaterialien umfasst, die in der Stanford CS229-Klasse verwendet wurden. Es bot eine ähnliche Erfahrung wie Open Courseware des MIT, außer dass es darauf abzielte, ein „vollständigeres Kurserlebnis“ zu bieten, das mit Vorträgen, Kursmaterialien, Problemen und Lösungen usw. ausgestattet war. Die SEE-Videos wurden von Millionen angesehen und inspirierten Ng zur Entwicklung und Iteration neuer Versionen der Online-Technologie.

2002 promovierte er an der UC Berkeley bei Michael I. Jordan. Seine Diplomarbeit trägt den Titel „Shaping and Policy Search in Reinforcement Learning“ und wird bis heute gut zitiert.

2002 begann er als Professor an der Stanford University zu arbeiten.

Seit seinem Eintritt bei Stanford im Jahr 2002 hat er Dutzende von Doktoranden und M.Sc.-Studenten beraten, darunter Adam Coates, Pieter Abbeel, Ian Goodfellow, Ashutosh Saxena, Honglak Lee, Ilya Sutskever, Morgan Quigley, Richard Socher, Zico Kolter, Quoc Le , Siddharth Batra und viele andere Schüler.

1998 erwarb Ng seinen Master-Abschluss vom Massachusetts Institute of Technology in Cambridge, Massachusetts. Am MIT baute er die erste öffentlich verfügbare, automatisch indizierte…