拓学工程6 月 23 日，吴恩达通过 Twitter 宣布自己离职百度之后的新一步动向——Deeplearning.ai，并宣称将在 8 月份公布有关 Deeplearning.ai 的更多细节。今日，机器之心获得消息，Deeplearning.ai 项目正式发布。在发布前夕，吴恩达接受了机器之心的专访，对该项目进行了更为详细的解读。
吴恩达在 Medium 上发布了一篇博客，宣布 Deeplearning.ai 项目正式启动。同时表示今天发布的项目仅仅是他正在发布的三大项目中的第一个。吴恩达表示：Deepleanring.ai 是一套教育课程，而另外两个项目则有关人工智能产品，但他目前还不能透露更多细节。
在 Deeplearning.ai 发布前夕，机器之心对吴恩达进行了专访，内容涉及该项目、近期工作的动向，以及对未来的展望。
机器之心：请介绍一下 Deeplearning.ai？
吴恩达：Deeplearning.ai 今天的发布会将宣布基于 Coursera 的一系列深度学习课程。在人工智能领域，我们有机会创造一系列前所未有的系统与产品。但是，即使像谷歌和百度这样的公司也无法覆盖这一领域的全部。所以，我认为让深度学习社区发展壮大的最好方式就是创造更好的深度学习课程，让越来越多的人接触深度学习。据我所知，我之前的机器学习课程——也是全世界最热门的机器学习课程，目前已经惠及了超过 180 万人。而在 Deeplearning.ai，我们致力于让更多人能够获得有关机器学习的课程。
我曾经说过，AI 是新电力，我相信人工智能将在未来改变各行各业。如果这个设想是对的，全世界就需要数百万具备深度学习知识的人。
机器之心：那么，Deeplearning.ai 发布的课程与此前的课程（基于斯坦福大学的系列课程）有什么不同？
吴恩达：《机器学习》系列课程在 2011 年左右形成，它们是很棒的课程，很多人都了解过这个课程。有人告诉我，仅仅在上周，就有大约 2000 人学习了这个课程。这一课程是对于机器学习的很好概述，其中包含监督学习、无监督学习、支持向量机、梯度下降等等，所有这些都非常有意义。但我认为深度学习在过去几年里发展很快，我们需要一个全新的课程来向人们传达现代深度学习的理念——其中包含最近几年发展起来的新知识。
机器之心：你曾经提及将会推出计算机视觉的课程，可以透露更多信息吗？
吴恩达：我们本次计划推出的课程有五大部分，都是基于如何将神经网络应用到各个领域中的。其中包括计算机视觉、自然语言处理、序列到序列模型等等。其中值得一提的是，新课程将注重于引导应用机器学习的方向。它会为人们提供一个深度学习的「模拟器」。就像训练飞行员一样，一个学员需要先在模拟器上进行多次训练，积累数年经验随后才能在真实场景中起飞。
在 Deeplearning.ai 的课程中，一个有趣的功能就是对机器学习进行模拟——我们必须学习在复杂的机器学习项目中进行决策、调整和团队合作。据我所知，这是第一次有人将这种此前只面向博士在读学生的训练推广到所有人。我对此感到非常激动，这一次，人们终于可以了解如何应对深度学习项目中各种设置的问题了——这不是一个简单的任务，即使很多有经验的人也不知道如何去做。五项课程提供的模拟器可以让人们自由地在其中进行练习，其中的任务与真实情况极为近似，对你的机器学习项目非常有用。
机器之心：Deeplearning.ai 的内容会在国内进行更多的推广吗？
吴恩达：目前，Coursera 是学习此类课程的最佳平台。我很期待在未来将这些课程推广给更多国内学生，目前很多 Coursera 的服务器在国外，这可能会让很多人无法接触到，但我们正在寻求相应的解决方案。
我认为人工智能在中国的发展速度超过了全球其他任何地方，近期国务院发布的《新一代人工智能发展规划》更是在推动这个过程。我正在积极寻求与国内的合作，近期我还将访问国内。
机器之心：Deeplearning.ai 项目团队大约有多少人？
吴恩达：作为一个大型系列课程，Deeplearning.ai 有很多工作需要处理。目前，我有两个助理，也有一些人在协助视频剪辑等工作。当然，我们不是一家公司，不需要用到上百人（笑）。
机器之心：你也提到未来会发布更多的项目，所以未来的项目也与教育有关？还是其他方向的？
吴恩达：我能说的有限。你知道，我们还有大量的与人工智能相关的东西没有发现、建立。因此我希望发布 Deeplearning.ai，这些内容能够教授更多的人建立人工智能系统。但我希望至少有一个项目能够与中国有非常大的关联（笑）。
实际上，我们并不打算把 Deeplearning.ai 做成一家创业公司，追求商业并非我们的方向。我想斯坦福的学生乐于开源自己的软件、公开论文、分享自己的成果，这正是基础的研究精神。
机器之心：你曾在推特上说，2017 是 AI 创新的好时机，为什么？
吴恩达：你知道，之前我们看到生态系统足以支持技术或产品的时候，那技术或产品就是起飞的时机。当时在推特上我想说的是，1990 年代整个生态系统还没准备好，当时浅学习算法更好。2005 年或者 2007 年之后，硬件与数据备好之后，深度学习算法更佳。所以，技术时机非常重要。
以下是我们对 Medium 博客内容的中文介绍：
我一直在推进三个新的 AI 项目，现在很高兴能够宣布第一个项目：deeplearning.ai，这是一个致力于传播 AI 知识的项目，该项目即将在 Coursera 上发布新的深度学习系列课程。这些课程将帮助大家掌握深度学习，高效应用深度学习，发展自己的 AI 生涯。
以上内容来源于今日头条之机器之心发布。
如今，能预报天气、播放音乐、管理日程的虚拟助手成了赌桌上的筹码。苹果 Siri, 亚马逊 Alexa, 微软小娜, Google Assistant, 三星 Bixby 已经入局，还有一些也在赶来途中。这些虚拟助手被部署到手机、音响、汽车、冰箱、耳机里，而且不久以后还可能出现在增强现实设备中。
每一个应用案例的基本目标就是减少触控。这样，语音助手以及打造他们的公司就变成用户接触信息的滤波器。
但是，John Foster 认为这里有个问题：每一个入场的玩家都在建立自己筒仓（silos）。
「语音的方式正在成形，特别是亚马逊的，也包括绝大多数其他玩家。大家似乎正在试着建造自己的花园，还筑起围墙。」Foster 说，「亚马逊希望你沉浸在他们的体验中。无论何时何地，只要你想购物，亚马逊希望自己都在。这很棒，超级方便。但是，你只能在亚马逊上买东西。一切操作都通过 Alexa，这就是他们包围消费者的方式。」
Foster 是 Aiqudo 的 CEO，这是一家位于加州圣何塞的初创公司，只有 20 来名员工。公司名字看似很蠢，但背景复杂。上月末，这家公司推出一种「半隐蔽（semi-stealth）」模式；三月成立后，在 A 轮融资中，获得来自 Atlantic Bridge Capital 的 520 万美元投资。公司已经收购了一家将机器学习用于数字广告业务的爱尔兰初创公司 Sophia。
宽泛地说，Aiqudo 希望用户仅通过声音就能使用任何一款应用程序完成相应的任务。公司有一款叫 Q Actions 的应用程序, 你可以在 Google Play Store 和 Alexa Skills Store 下载到 Beta 版。（该公司称，iOS 和 Google Assistant 版也在认证当中。）
核心层面，Aiqudo 技术的工作方式与 Siri 或 Alexa 类似：利用语音寻找信息。但是，这家公司并不是真要打造另一款直接面向消费者的语音助手。
相反，Aiqudo 主要是想把语音技术卖给那些想要让自己的应用程序变成语音可控的第三方开发者们，他们不想再受 Alexa、Google Assistant 以及其他个人语音助手平台各自为政之苦。公司也想将语音技术卖给那些想将语音控制嵌入自己设备
