没有任何教室可以容纳，所以很多人都是在家看课堂录像 。不过这门计算机专业的研究生课程比Coursera上的同名公开课要难很多，用他自己的话来说就是“这（和Coursera上的相比）可以说是两门课” 。
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吴教授公开课金句：「听不懂先不要怕」
他在斯坦福公开课与Coursera里主讲机器学习，效果极佳，在业界和普罗大众中都非常受欢迎 。
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趣味哏图：「女友：你看泰坦尼克都不哭！难以置信！你究竟有没有感情！你哭过没有！AI学子：有啊，吴恩达公开课结尾出手写感谢字幕的时候 。」
吴恩达在Coursera上的机器学习课程，平均得分4.9分 。Coursera上的课程评分满分5分，大部分公开课处于4-4.5分之间，能做到4.9分的课程很少，而这门课程有近五万人给出评分 。按Freecodecamp的统计，这是机器学习在线课程中最受欢迎的一门 。
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吴恩达的公开课程中高数内容相对不多，在同类公开课中比较亲善大众 。他解释过原因：「这门课没有使用过多数学的原因就是考虑到其受众广泛，因此用直觉式的解释让大家有信心继续坚持学习 。」
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趣味哏图：「吴恩达公开课，默默为AI新丁挡下了微积分、线代、统计、概率论这些高数火力，让学子们得以安眠 。」
80%的数据+20%的模型=更好的机器学习机器学习的进步是模型带来的还是数据带来的，这可能是一个世纪辩题 。
吴恩达对此的想法是，一个机器学习团队80%的工作应该放在数据准备上，确保数据质量是最重要的工作 。
「AI = Data + Code」
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出现问题时，大部分团队会本能地尝试改进代码 。但是对于许多实际应用而言，集中精力改善数据会更有效 。
吴恩达认为，如果更多地强调以数据为中心而不是以模型为中心，那么机器学习将快速发展 。
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我们都知道Google的BERT，OpenAI的GPT-3 。但是，这些神奇的模型仅解决了业务问题的20％ 。而剩下80%就是数据的质量 。
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