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Andrew Ng
Coursera 的聯合創始人;斯坦福大學 CS 兼職教師。曾任百度 AI Group/Google Brain 負責人。#ai #machinelearning、#deeplearning #MOOCs
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Andrew Ng
9月22日 05:10
我對所有因H-1B簽證變更的突然和混亂公告而感到焦慮的家庭和個人表示關心。 美國應該努力吸引更多的技術人才,而不是製造不確定性讓他們望而卻步。對所有合法移民和H1-B持有者:我支持並感激你們。
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Andrew Ng
9月18日 00:37
新短期課程:使用MCP服務器構建AI應用程序:處理Box文件,由@Box構建並由他們的CTO @BenAtBox 授課。 許多AI應用程序需要自定義代碼來進行基本的文件操作。模型上下文協議(MCP)通過讓您將文件任務卸載到提供LLM可以直接使用的工具的專用服務器上來標準化這一點。 在本課程中,您將使用Box MCP服務器處理存儲在Box文件夾中的文檔。您將設計應用程序以使用通過MCP提供的工具,而不是編寫自定義集成代碼來連接Box API並下載文件。 您將獲得的技能: - 構建一個基於LLM的文檔處理應用程序,使用Box MCP服務器訪問文件 - 使用Google的代理開發工具包(ADK)設計一個多代理系統,由專門處理文件操作的代理組成 - 通過使用Agent2Agent(A2A)協議連接代理的協調者來協調多代理工作流程 您將從一個本地文件處理應用程序開始,將其重構為與Box的MCP服務器一起工作,然後將其演變為一個多代理系統。 在這裡註冊:
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Andrew Ng
9月4日 23:54
對理解AI的開發者有著顯著的未滿足需求。同時,由於大多數大學尚未將其課程調整為適應編程工作在AI工具下變得更加高效的新現實,最近計算機科學畢業生的失業率也有所上升。 當我面試AI工程師——那些擅長構建AI應用的人時,我尋找能夠: - 利用AI輔助快速構建軟體系統 - 使用AI構建模組,如提示、RAG、評估、代理工作流和機器學習來構建應用 - 快速原型和迭代 具備這些技能的人能夠完成的工作量遠遠超過那些以2022年我們所用的方式編寫代碼的人。在每週與大型企業交談時,我發現他們非常希望雇用數百名或更多具備這些技能的人,以及那些有著偉大想法但沒有足夠工程師來實現的初創公司。隨著越來越多的企業採用AI,我預計這種人才短缺只會加劇!與此同時,最近的計算機科學畢業生面臨著更高的失業率,儘管低於大多數其他專業的低就業率——即畢業生從事不需要學位的工作。這就是為什麼我們同時聽到計算機科學畢業生失業的軼事,以及對需求旺盛的AI工程師薪資上升的消息。 當編程從打孔卡演變為鍵盤和終端時,雇主們仍然繼續雇用打孔卡程序員一段時間。但最終,所有開發者都必須轉向新的編碼方式。AI工程師同樣正在創造一場巨大的變革浪潮。 有一種“AI原住民”新畢業生的刻板印象,他們的表現超越了經驗豐富的開發者。這其中有一些真相。我多次為全棧軟體工程職位雇用了真正懂AI的新畢業生,而不是仍然以2022年風格工作的經驗豐富的開發者。但我所認識的最優秀的開發者並不是最近的畢業生(對新畢業生沒有冒犯之意!)。他們是那些緊跟AI變化的經驗豐富的開發者。今天最具生產力的程式設計師深刻理解計算機、如何架構軟體以及如何做出複雜的權衡——並且熟悉尖端的AI工具。 當然,2022年的一些技能正在變得過時。例如,我們當時必須記住的許多編碼語法現在不再重要,因為我們不再需要手動編寫代碼。但即使假設計算機科學知識中有30%已經過時,剩下的70%——結合現代AI知識——才是真正使開發者高效的關鍵。(即使在打孔卡變得過時後,基本的編程理解對於將代碼輸入鍵盤仍然非常有幫助。) 如果不理解計算機的工作原理,你無法僅僅通過“隨意編碼”來達到偉大。基礎知識仍然很重要,對於那些同時理解AI的人來說,工作機會是非常豐富的! [原文:]
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