• 1.摘要
  • 2.基本信息
  • 3.人物关系
  • 4.人物经历
  • 4.1.求学经历
  • 4.2.研究经历
  • 5.主要成就
  • 5.1.机器学习
  • 5.2.人工智能
  • 5.3.在线教育
  • 5.4.翻译智能体
  • 6.荣誉记录
  • 7.学术任职
  • 8.个人生活
  • 9.人物评价
  • 10.相关作品
  • 11.人物观点
  • 12.参考资料

吴恩达

美国计算机科学家

吴恩达(Andrew Ng),1976年出生于英国伦敦,博士研究生毕业于美国加州大学伯克利分校,华裔美国籍计算机科学家人工智能学者Coursera联合创始人,亚马逊董事会成员1,斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授,原百度公司首席科学家2,被誉为“谷歌大脑之父”3

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1992年,毕业于新加坡莱佛士书院。1997年,获得卡内基梅隆大学的计算机科学、统计学和经济学三重专业大学学位。1996-1998年间,在AT&T贝尔实验室学习和研究。1998年,获得麻省理工学院的硕士学位。2002年,获得博士学位,并开始在斯坦福大学工作。2007年,获得斯隆奖。2008年,入选《麻省理工科技创业》杂志评选出的科技创新35俊杰。2011年,在谷歌创建了谷歌大脑项目。2012年,其领导的团队教会一个由16000台计算机组成的网络系统,在数百万张照片中辨认出猫的照片,在当时轰动一时4;同年,和Daphne Koller共同创立Coursera1。2013年,入选时代》杂志年度全球最有影响力100人,成为16位科技界代表之一5。2014年5月16日,加入百度,负责百度大脑(Baidu Brain)计划,并担任百度公司首席科学家。2017年3月20日,宣布从百度辞职;同年12月,宣布成立人工智能公司Landing.ai,并担任首席执行官。2021年,被评选为“2021福布斯中国·北美华人精英TOP 602

2024年4月,亚马逊任命吴恩达为公司董事会成员6

吴恩达的妻子是人工智能专家卡罗尔·莱利(Carol Reiley)7

基本信息

  • 中文名

    吴恩达

  • 外文名

    Andrew Y. Ng

  • 国籍

    美国

  • 出生日期

    1976年

  • 出生地

    英国伦敦

人物关系共1人

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妻子
卡罗尔·莱利(Carol Reiley),女,美籍华人,硅谷人工智能创业公司Drive.ai的联合创始人,出任总裁。 2017年3月22日,卡罗尔·莱利的丈夫吴恩达宣布从百度离职[1]。
全文

人物经历

求学经历

吴恩达

吴恩达1976年出生于伦敦11,父亲是一位香港医生,英文名叫Andrew Ng,吴恩达年轻时候在香港和新加坡度过。1992年吴恩达就读新加坡莱佛士书院,并于1997年获得了卡内基梅隆大学的计算机科学学士学位。之后他在1998年获得了麻省理工学院的硕士学位,并于2002年获得了加州大学伯克利分校的博士学位,并从这年开始在斯坦福大学工作。他(2002年)住在加利福尼亚州的帕洛阿尔托12

研究经历

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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。

2010年,时任斯坦福大学教授的吴恩达加入谷歌开发团队XLab——这个团队已先后为谷歌开发无人驾驶汽车和谷歌眼镜两个知名项目。

吴恩达与谷歌顶级工程师开始合作建立全球最大的“神经网络”,这个神经网络能以与人类大脑学习新事物相同的方式来学习现实生活。谷歌将这个项目命名为“谷歌大脑”。

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。

2014年5月16日,百度宣布吴恩达加入百度,担任百度公司首席科学家,负责百度研究院的领导工作,尤其是Baidu Brain计划13

2014年5月19日,百度宣布任命吴恩达博士为百度首席科学家,全面负责百度研究院。这是中国互联网公司迄今为止引进的最重量级人物。消息一经公布,就成为国际科技界的关注话题。美国权威杂志《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)甚至用充满激情的笔调对未来给予展望:“百度将领导一个创新的软件技术时代,更加了解世界。”

2017年10月,吴恩达将出任Woebot公司新任董事长,该公司拥有一款同名聊天机器人。

2017年12月,吴恩达宣布成立人工智能公司Landing.ai,担任公司的首席执行官2

在2019世界人工智能大会期间, Landing AI创始人、著名科学家吴恩达接受新浪科技专访,谈到了对5G、深度学习、个人数据隐私等方面的看法。在谈到深度学习时,吴恩达表示,深度学习还有很大的潜力,是一项被证明有效的技术,我们需要继续加大投入14

主要成就

机器学习和人工智能,研究重点是深度学习(Deep Learning)。