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#andrewng — Public Fediverse posts

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  1. Andrew Ng is here to save humanity with #AI, because apparently, we haven't figured out how to learn yet 🙄. His new venture promises personalized #education, because clearly, the billions spent on education haven't been personalized enough 🤔. $100M from #Coursera to reinvent the wheel, one vector at a time 🔄.
    learnvector.ai/ #AndrewNg #PersonalizedLearning #Innovation #HackerNews #ngated

  2. Andrew Ng is here to save humanity with #AI, because apparently, we haven't figured out how to learn yet 🙄. His new venture promises personalized #education, because clearly, the billions spent on education haven't been personalized enough 🤔. $100M from #Coursera to reinvent the wheel, one vector at a time 🔄.
    learnvector.ai/ #AndrewNg #PersonalizedLearning #Innovation #HackerNews #ngated

  3. Andrew Ng is here to save humanity with #AI, because apparently, we haven't figured out how to learn yet 🙄. His new venture promises personalized #education, because clearly, the billions spent on education haven't been personalized enough 🤔. $100M from #Coursera to reinvent the wheel, one vector at a time 🔄.
    learnvector.ai/ #AndrewNg #PersonalizedLearning #Innovation #HackerNews #ngated

  4. Andrew Ng is here to save humanity with #AI, because apparently, we haven't figured out how to learn yet 🙄. His new venture promises personalized #education, because clearly, the billions spent on education haven't been personalized enough 🤔. $100M from #Coursera to reinvent the wheel, one vector at a time 🔄.
    learnvector.ai/ #AndrewNg #PersonalizedLearning #Innovation #HackerNews #ngated

  5. Andrew Ng is here to save humanity with #AI, because apparently, we haven't figured out how to learn yet 🙄. His new venture promises personalized #education, because clearly, the billions spent on education haven't been personalized enough 🤔. $100M from #Coursera to reinvent the wheel, one vector at a time 🔄.
    learnvector.ai/ #AndrewNg #PersonalizedLearning #Innovation #HackerNews #ngated

  6. RT @0xF1ction: Kimi-CEO Zhilin Yang: „Alle hetzen auf das Reasoning. Claude hat stattdessen leise auf Agents gewettet, aber der Agent war nie das Schwierige – das Modell darunter ist. Das ist alles, was wir bei Kimi 3 bauen.“ In einem 90-minütigen Workshop erklärt er, warum der intelligenteste Agent trotzdem scheitert – wenn man ihn nicht richtig konfigurieren kann. Seine eine große Idee: Ein Reasoning-Modell ist wie ein Aquarium mit einem Gehirn darin – es denkt allein, berührt die Welt nie. Ein Agent ist dieses Gehirn, das mit der Welt verkabelt ist. Das eigentliche Ziel? „Wir wollen, dass K2 dabei hilft, K3 zu bauen – ohne Agent-Fähigkeiten ist das unmöglich.“ Schauen & merken – dann den Artikel über das beste Agent-System lesen ↓ Video Fiction (@0xF1ction) Andrew Ng hat eine 2-stündige Masterclass darüber veröffentlicht, wie man AI-Systeme skalieren und debuggen kann: Er hat 93 % seiner Trainingsdaten kostenlos bekommen – er hat sie nie aufgenommen. Hier ist das komplette Handbuch: Schritt 1 → Motor + Treibstoff. Ein großes Modell auf kleinen Daten kommt nie in die Luft. Beide müssen gemeinsam wachsen. Schritt 2 → Passt es zur Trainingsdatenmenge? Nein → baue ein größeres Netzwerk. Schritt 3 → Passt es zur Testdatenmenge? Nein → das ist Overfitting. Sammle mehr Daten. Schritt 4 → Keine Daten mehr? Sammle nicht mehr. Kopiere, was du hast, und füge Rauschen hinzu. Schritt 5 → Schleife, bis beides besteht. „Das ist vielleicht 50 % meines Jobs.“ Die meisten Leute gehen auf die Jagd nach mehr Daten – ihre liegen schon auf der Festplatte. Dieselbe Regel gilt heute für Claude: Der Treibstoff…

    mehr auf Arint.info

    #Agents #AI #AndrewNg #DeepLearning #Kimi #MachineLearning #arint_info

    https://x.com/0xF1ction/status/2078628963492974748#m

  7. RT @0xF1ction: Kimi-CEO Zhilin Yang: „Alle hetzen auf das Reasoning. Claude hat stattdessen leise auf Agents gewettet, aber der Agent war nie das Schwierige – das Modell darunter ist. Das ist alles, was wir bei Kimi 3 bauen.“ In einem 90-minütigen Workshop erklärt er, warum der intelligenteste Agent trotzdem scheitert – wenn man ihn nicht richtig konfigurieren kann. Seine eine große Idee: Ein Reasoning-Modell ist wie ein Aquarium mit einem Gehirn darin – es denkt allein, berührt die Welt nie. Ein Agent ist dieses Gehirn, das mit der Welt verkabelt ist. Das eigentliche Ziel? „Wir wollen, dass K2 dabei hilft, K3 zu bauen – ohne Agent-Fähigkeiten ist das unmöglich.“ Schauen & merken – dann den Artikel über das beste Agent-System lesen ↓ Video Fiction (@0xF1ction) Andrew Ng hat eine 2-stündige Masterclass darüber veröffentlicht, wie man AI-Systeme skalieren und debuggen kann: Er hat 93 % seiner Trainingsdaten kostenlos bekommen – er hat sie nie aufgenommen. Hier ist das komplette Handbuch: Schritt 1 → Motor + Treibstoff. Ein großes Modell auf kleinen Daten kommt nie in die Luft. Beide müssen gemeinsam wachsen. Schritt 2 → Passt es zur Trainingsdatenmenge? Nein → baue ein größeres Netzwerk. Schritt 3 → Passt es zur Testdatenmenge? Nein → das ist Overfitting. Sammle mehr Daten. Schritt 4 → Keine Daten mehr? Sammle nicht mehr. Kopiere, was du hast, und füge Rauschen hinzu. Schritt 5 → Schleife, bis beides besteht. „Das ist vielleicht 50 % meines Jobs.“ Die meisten Leute gehen auf die Jagd nach mehr Daten – ihre liegen schon auf der Festplatte. Dieselbe Regel gilt heute für Claude: Der Treibstoff…

    mehr auf Arint.info

    #Agents #AI #AndrewNg #DeepLearning #Kimi #MachineLearning #arint_info

    https://x.com/0xF1ction/status/2078628963492974748#m

  8. RT @0xF1ction: Kimi-CEO Zhilin Yang: „Alle hetzen auf das Reasoning. Claude hat stattdessen leise auf Agents gewettet, aber der Agent war nie das Schwierige – das Modell darunter ist. Das ist alles, was wir bei Kimi 3 bauen.“ In einem 90-minütigen Workshop erklärt er, warum der intelligenteste Agent trotzdem scheitert – wenn man ihn nicht richtig konfigurieren kann. Seine eine große Idee: Ein Reasoning-Modell ist wie ein Aquarium mit einem Gehirn darin – es denkt allein, berührt die Welt nie. Ein Agent ist dieses Gehirn, das mit der Welt verkabelt ist. Das eigentliche Ziel? „Wir wollen, dass K2 dabei hilft, K3 zu bauen – ohne Agent-Fähigkeiten ist das unmöglich.“ Schauen & merken – dann den Artikel über das beste Agent-System lesen ↓ Video Fiction (@0xF1ction) Andrew Ng hat eine 2-stündige Masterclass darüber veröffentlicht, wie man AI-Systeme skalieren und debuggen kann: Er hat 93 % seiner Trainingsdaten kostenlos bekommen – er hat sie nie aufgenommen. Hier ist das komplette Handbuch: Schritt 1 → Motor + Treibstoff. Ein großes Modell auf kleinen Daten kommt nie in die Luft. Beide müssen gemeinsam wachsen. Schritt 2 → Passt es zur Trainingsdatenmenge? Nein → baue ein größeres Netzwerk. Schritt 3 → Passt es zur Testdatenmenge? Nein → das ist Overfitting. Sammle mehr Daten. Schritt 4 → Keine Daten mehr? Sammle nicht mehr. Kopiere, was du hast, und füge Rauschen hinzu. Schritt 5 → Schleife, bis beides besteht. „Das ist vielleicht 50 % meines Jobs.“ Die meisten Leute gehen auf die Jagd nach mehr Daten – ihre liegen schon auf der Festplatte. Dieselbe Regel gilt heute für Claude: Der Treibstoff…

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    #Agents #AI #AndrewNg #DeepLearning #Kimi #MachineLearning #arint_info

    https://x.com/0xF1ction/status/2078628963492974748#m

  9. RT @0xF1ction: Kimi-CEO Zhilin Yang: „Alle hetzen auf das Reasoning. Claude hat stattdessen leise auf Agents gewettet, aber der Agent war nie das Schwierige – das Modell darunter ist. Das ist alles, was wir bei Kimi 3 bauen.“ In einem 90-minütigen Workshop erklärt er, warum der intelligenteste Agent trotzdem scheitert – wenn man ihn nicht richtig konfigurieren kann. Seine eine große Idee: Ein Reasoning-Modell ist wie ein Aquarium mit einem Gehirn darin – es denkt allein, berührt die Welt nie. Ein Agent ist dieses Gehirn, das mit der Welt verkabelt ist. Das eigentliche Ziel? „Wir wollen, dass K2 dabei hilft, K3 zu bauen – ohne Agent-Fähigkeiten ist das unmöglich.“ Schauen & merken – dann den Artikel über das beste Agent-System lesen ↓ Video Fiction (@0xF1ction) Andrew Ng hat eine 2-stündige Masterclass darüber veröffentlicht, wie man AI-Systeme skalieren und debuggen kann: Er hat 93 % seiner Trainingsdaten kostenlos bekommen – er hat sie nie aufgenommen. Hier ist das komplette Handbuch: Schritt 1 → Motor + Treibstoff. Ein großes Modell auf kleinen Daten kommt nie in die Luft. Beide müssen gemeinsam wachsen. Schritt 2 → Passt es zur Trainingsdatenmenge? Nein → baue ein größeres Netzwerk. Schritt 3 → Passt es zur Testdatenmenge? Nein → das ist Overfitting. Sammle mehr Daten. Schritt 4 → Keine Daten mehr? Sammle nicht mehr. Kopiere, was du hast, und füge Rauschen hinzu. Schritt 5 → Schleife, bis beides besteht. „Das ist vielleicht 50 % meines Jobs.“ Die meisten Leute gehen auf die Jagd nach mehr Daten – ihre liegen schon auf der Festplatte. Dieselbe Regel gilt heute für Claude: Der Treibstoff…

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    #Agents #AI #AndrewNg #DeepLearning #Kimi #MachineLearning #arint_info

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  10. RT @0xF1ction: Kimi-CEO Zhilin Yang: „Alle hetzen auf das Reasoning. Claude hat stattdessen leise auf Agents gewettet, aber der Agent war nie das Schwierige – das Modell darunter ist. Das ist alles, was wir bei Kimi 3 bauen.“ In einem 90-minütigen Workshop erklärt er, warum der intelligenteste Agent trotzdem scheitert – wenn man ihn nicht richtig konfigurieren kann. Seine eine große Idee: Ein Reasoning-Modell ist wie ein Aquarium mit einem Gehirn darin – es denkt allein, berührt die Welt nie. Ein Agent ist dieses Gehirn, das mit der Welt verkabelt ist. Das eigentliche Ziel? „Wir wollen, dass K2 dabei hilft, K3 zu bauen – ohne Agent-Fähigkeiten ist das unmöglich.“ Schauen & merken – dann den Artikel über das beste Agent-System lesen ↓ Video Fiction (@0xF1ction) Andrew Ng hat eine 2-stündige Masterclass darüber veröffentlicht, wie man AI-Systeme skalieren und debuggen kann: Er hat 93 % seiner Trainingsdaten kostenlos bekommen – er hat sie nie aufgenommen. Hier ist das komplette Handbuch: Schritt 1 → Motor + Treibstoff. Ein großes Modell auf kleinen Daten kommt nie in die Luft. Beide müssen gemeinsam wachsen. Schritt 2 → Passt es zur Trainingsdatenmenge? Nein → baue ein größeres Netzwerk. Schritt 3 → Passt es zur Testdatenmenge? Nein → das ist Overfitting. Sammle mehr Daten. Schritt 4 → Keine Daten mehr? Sammle nicht mehr. Kopiere, was du hast, und füge Rauschen hinzu. Schritt 5 → Schleife, bis beides besteht. „Das ist vielleicht 50 % meines Jobs.“ Die meisten Leute gehen auf die Jagd nach mehr Daten – ihre liegen schon auf der Festplatte. Dieselbe Regel gilt heute für Claude: Der Treibstoff…

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    #Agents #AI #AndrewNg #DeepLearning #Kimi #MachineLearning #arint_info

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  11. Andrew Ng's DeepLearning.AI released Context Hub, an open-source CLI tool that keeps coding agents up-to-date with the latest API documentation. The tool addresses 'Agent Drift' where AI models rely on outdated training data, causing them to use deprecated APIs. The chub CLI lets agents search, fetch, and annotate current documentation to ensure accurate code generation. marktechpost.com/2026/03/09/an #AIagent #AI #GenAI #AgenticAI #AndrewNg

  12. Andrew Ng's DeepLearning.AI released Context Hub, an open-source CLI tool that keeps coding agents up-to-date with the latest API documentation. The tool addresses 'Agent Drift' where AI models rely on outdated training data, causing them to use deprecated APIs. The chub CLI lets agents search, fetch, and annotate current documentation to ensure accurate code generation. marktechpost.com/2026/03/09/an #AIagent #AI #GenAI #AgenticAI #AndrewNg

  13. Andrew Ng's DeepLearning.AI released Context Hub, an open-source CLI tool that keeps coding agents up-to-date with the latest API documentation. The tool addresses 'Agent Drift' where AI models rely on outdated training data, causing them to use deprecated APIs. The chub CLI lets agents search, fetch, and annotate current documentation to ensure accurate code generation. marktechpost.com/2026/03/09/an #AIagent #AI #GenAI #AgenticAI #AndrewNg

  14. Andrew Ng's DeepLearning.AI released Context Hub, an open-source CLI tool that keeps coding agents up-to-date with the latest API documentation. The tool addresses 'Agent Drift' where AI models rely on outdated training data, causing them to use deprecated APIs. The chub CLI lets agents search, fetch, and annotate current documentation to ensure accurate code generation. marktechpost.com/2026/03/09/an #AIagent #AI #GenAI #AgenticAI #AndrewNg

  15. Andrew Ng's DeepLearning.AI released Context Hub, an open-source CLI tool that keeps coding agents up-to-date with the latest API documentation. The tool addresses 'Agent Drift' where AI models rely on outdated training data, causing them to use deprecated APIs. The chub CLI lets agents search, fetch, and annotate current documentation to ensure accurate code generation. marktechpost.com/2026/03/09/an #AIagent #AI #GenAI #AgenticAI #AndrewNg

  16. Interesting and probably controversial observation for many by Andrew Ng,
    " I’ve stopped writing code by hand. More controversially, I’ve long stopped reading generated code. I realize I’m in the minority here, but I feel like I can get built most of what I want without having to look directly at coding syntax, and I operate at a higher level of abstraction using coding agents to manipulate code for me."
    deeplearning.ai/the-batch/issu
    #AI #AndrewNg #coding #programming

  17. Interesting and probably controversial observation for many by Andrew Ng,
    " I’ve stopped writing code by hand. More controversially, I’ve long stopped reading generated code. I realize I’m in the minority here, but I feel like I can get built most of what I want without having to look directly at coding syntax, and I operate at a higher level of abstraction using coding agents to manipulate code for me."
    deeplearning.ai/the-batch/issu
    #AI #AndrewNg #coding #programming

  18. Interesting and probably controversial observation for many by Andrew Ng,
    " I’ve stopped writing code by hand. More controversially, I’ve long stopped reading generated code. I realize I’m in the minority here, but I feel like I can get built most of what I want without having to look directly at coding syntax, and I operate at a higher level of abstraction using coding agents to manipulate code for me."
    deeplearning.ai/the-batch/issu
    #AI #AndrewNg #coding #programming

  19. Interesting and probably controversial observation for many by Andrew Ng,
    " I’ve stopped writing code by hand. More controversially, I’ve long stopped reading generated code. I realize I’m in the minority here, but I feel like I can get built most of what I want without having to look directly at coding syntax, and I operate at a higher level of abstraction using coding agents to manipulate code for me."
    deeplearning.ai/the-batch/issu
    #AI #AndrewNg #coding #programming

  20. Interesting and probably controversial observation for many by Andrew Ng,
    " I’ve stopped writing code by hand. More controversially, I’ve long stopped reading generated code. I realize I’m in the minority here, but I feel like I can get built most of what I want without having to look directly at coding syntax, and I operate at a higher level of abstraction using coding agents to manipulate code for me."
    deeplearning.ai/the-batch/issu
    #AI #AndrewNg #coding #programming

  21. @fedilz_infos @perspektivbrocken Der frühere NN Kurs von AndrewNG bei Coursera zum Thema war sehr anschaulich und solide. Allerdings ist das eben eine andere Architektur als LLMs. Informatik LK sollte damit gut umgehen können.
    Es gab wohl auch Fortsetzungen für andere Architekturen / ML / AI Geschichten. DM mich, dann habe ich evtl. noch einen zusätzlichen Kontakt.

    #AndrewNG #NN #ML #LLM #coursera

  22. @fedilz_infos @perspektivbrocken Der frühere NN Kurs von AndrewNG bei Coursera zum Thema war sehr anschaulich und solide. Allerdings ist das eben eine andere Architektur als LLMs. Informatik LK sollte damit gut umgehen können.
    Es gab wohl auch Fortsetzungen für andere Architekturen / ML / AI Geschichten. DM mich, dann habe ich evtl. noch einen zusätzlichen Kontakt.

    #AndrewNG #NN #ML #LLM #coursera

  23. @fedilz_infos @perspektivbrocken Der frühere NN Kurs von AndrewNG bei Coursera zum Thema war sehr anschaulich und solide. Allerdings ist das eben eine andere Architektur als LLMs. Informatik LK sollte damit gut umgehen können.
    Es gab wohl auch Fortsetzungen für andere Architekturen / ML / AI Geschichten. DM mich, dann habe ich evtl. noch einen zusätzlichen Kontakt.

    #AndrewNG #NN #ML #LLM #coursera

  24. @fedilz_infos @perspektivbrocken Der frühere NN Kurs von AndrewNG bei Coursera zum Thema war sehr anschaulich und solide. Allerdings ist das eben eine andere Architektur als LLMs. Informatik LK sollte damit gut umgehen können.
    Es gab wohl auch Fortsetzungen für andere Architekturen / ML / AI Geschichten. DM mich, dann habe ich evtl. noch einen zusätzlichen Kontakt.

    #AndrewNG #NN #ML #LLM #coursera

  25. Google Brain co-founder Andrew Ng on advice to stop learning to code:

    "We'll look back on that as some of the worst career advice ever given."

    His take on AGI: "AI is amazing and highly limited. There's no way current training is going to take us all the way to AGI."

    Worth hearing.

    #AI #AndrewNg #AGI #Coding #Tech #MachineLearning

  26. Google Brain co-founder Andrew Ng on advice to stop learning to code:

    "We'll look back on that as some of the worst career advice ever given."

    His take on AGI: "AI is amazing and highly limited. There's no way current training is going to take us all the way to AGI."

    Worth hearing.

    #AI #AndrewNg #AGI #Coding #Tech #MachineLearning

  27. Google Brain co-founder Andrew Ng on advice to stop learning to code:

    "We'll look back on that as some of the worst career advice ever given."

    His take on AGI: "AI is amazing and highly limited. There's no way current training is going to take us all the way to AGI."

    Worth hearing.

    #AI #AndrewNg #AGI #Coding #Tech #MachineLearning

  28. Google Brain co-founder Andrew Ng on advice to stop learning to code:

    "We'll look back on that as some of the worst career advice ever given."

    His take on AGI: "AI is amazing and highly limited. There's no way current training is going to take us all the way to AGI."

    Worth hearing.

    #AI #AndrewNg #AGI #Coding #Tech #MachineLearning

  29. Google Brain co-founder Andrew Ng on advice to stop learning to code:

    "We'll look back on that as some of the worst career advice ever given."

    His take on AGI: "AI is amazing and highly limited. There's no way current training is going to take us all the way to AGI."

    Worth hearing.

    #AI #AndrewNg #AGI #Coding #Tech #MachineLearning

  30. Deeplearning.ai is a resource i can really recommend for free (!) courses on various AI subjects, serious, no hype. For example the Agentic AI course by Andrew Ng does a good breakdown of the hype around "AI Agents" / "Agentic AI".
    #AI #Deeplearning #education #AndrewNg #Agents #AgenticAI

  31. Deeplearning.ai is a resource i can really recommend for free (!) courses on various AI subjects, serious, no hype. For example the Agentic AI course by Andrew Ng does a good breakdown of the hype around "AI Agents" / "Agentic AI".
    #AI #Deeplearning #education #AndrewNg #Agents #AgenticAI

  32. Deeplearning.ai is a resource i can really recommend for free (!) courses on various AI subjects, serious, no hype. For example the Agentic AI course by Andrew Ng does a good breakdown of the hype around "AI Agents" / "Agentic AI".
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    #AI #Deeplearning #education #AndrewNg #Agents #AgenticAI

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    #AI #Deeplearning #education #AndrewNg #Agents #AgenticAI

  35. Ah, yes, nothing screams cutting-edge #innovation like turning stochastic chaos into deterministic bliss with the powers of #Golang incantations! 🤯✨ Why train your own models when a sprinkle of API calls and some back-patting from Andrew Ng will fulfill all your wildest machine learning dreams? 🚀🔮 #MLGoals
    verdik.substack.com/p/how-to-g #MachineLearning #APIcalls #AndrewNg #StochasticChaos #HackerNews #ngated

  36. Ah, yes, nothing screams cutting-edge #innovation like turning stochastic chaos into deterministic bliss with the powers of #Golang incantations! 🤯✨ Why train your own models when a sprinkle of API calls and some back-patting from Andrew Ng will fulfill all your wildest machine learning dreams? 🚀🔮 #MLGoals
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  37. Ah, yes, nothing screams cutting-edge #innovation like turning stochastic chaos into deterministic bliss with the powers of #Golang incantations! 🤯✨ Why train your own models when a sprinkle of API calls and some back-patting from Andrew Ng will fulfill all your wildest machine learning dreams? 🚀🔮 #MLGoals
    verdik.substack.com/p/how-to-g #MachineLearning #APIcalls #AndrewNg #StochasticChaos #HackerNews #ngated

  38. Ah, yes, nothing screams cutting-edge #innovation like turning stochastic chaos into deterministic bliss with the powers of #Golang incantations! 🤯✨ Why train your own models when a sprinkle of API calls and some back-patting from Andrew Ng will fulfill all your wildest machine learning dreams? 🚀🔮 #MLGoals
    verdik.substack.com/p/how-to-g #MachineLearning #APIcalls #AndrewNg #StochasticChaos #HackerNews #ngated

  39. Andrew Ng’s new Agentic AI course breaks down 4 core patterns behind modern AI systems:

    🤔 Reflection - self-improvement
    🛠 Tool Use - APIs & web actions
    🧩 Planning - task flow
    🤖 Collaboration - multi-agent teamwork

    Perfect for builders of LLM automation & AI assistants.

    #AI #DevOps #Automation #LLM #AndrewNg #AgenticAI #AIagents

  40. Andrew Ng’s new Agentic AI course breaks down 4 core patterns behind modern AI systems:

    🤔 Reflection - self-improvement
    🛠 Tool Use - APIs & web actions
    🧩 Planning - task flow
    🤖 Collaboration - multi-agent teamwork

    Perfect for builders of LLM automation & AI assistants.

    #AI #DevOps #Automation #LLM #AndrewNg #AgenticAI #AIagents

  41. Andrew Ng’s new Agentic AI course breaks down 4 core patterns behind modern AI systems:

    🤔 Reflection - self-improvement
    🛠 Tool Use - APIs & web actions
    🧩 Planning - task flow
    🤖 Collaboration - multi-agent teamwork

    Perfect for builders of LLM automation & AI assistants.

    #AI #DevOps #Automation #LLM #AndrewNg #AgenticAI #AIagents

  42. Andrew Ng’s new Agentic AI course breaks down 4 core patterns behind modern AI systems:

    🤔 Reflection - self-improvement
    🛠 Tool Use - APIs & web actions
    🧩 Planning - task flow
    🤖 Collaboration - multi-agent teamwork

    Perfect for builders of LLM automation & AI assistants.

    #AI #DevOps #Automation #LLM #AndrewNg #AgenticAI #AIagents

  43. Andrew Ng’s new Agentic AI course breaks down 4 core patterns behind modern AI systems:

    🤔 Reflection - self-improvement
    🛠 Tool Use - APIs & web actions
    🧩 Planning - task flow
    🤖 Collaboration - multi-agent teamwork

    Perfect for builders of LLM automation & AI assistants.

    #AI #DevOps #Automation #LLM #AndrewNg #AgenticAI #AIagents