Ang Aking Paglalakbay sa 7 Andrew Ng Courses tungkol sa Machine Learning at AI

Aaminin ko, noong nagsimula akong mag-take ng mga kurso ni Andrew Ng, hindi ko na matigil :D Sa nakaraang ilang buwan, nakumpleto ko ang pito sa kanyang mga kurso sa Coursera at DeepLearning.AI. Bawat isa ay nagpatuloy sa nauna at nagbigay sa akin ng mas malinaw na larawan kung paano talaga gumagana ang machine learning at AI. Narito ang aking opinyon sa mga kursong ito, sa pagkakasunod-sunod na sa tingin ko ay may pinaka-katuturan kung nagsisimula ka pa lang:

• Machine Learning Specialization
• ChatGPT Prompt Engineering for Developers
• Generative AI for Everyone
• Building system with chatGPT API
• Neural Networks and Deep Learning
• Functions, Tools, and Agents with LangChain
• Vector Databases: from Embeddings to Applications

1. Machine Learning Specialization - Isang Matibay na Pundasyon

Ang beginner-friendly na 3-course specialization na ito ay nagbibigay ng matibay na pundasyon sa mga konsepto at aplikasyon ng machine learning. Ang mga kurso ay gumagalaw mula sa supervised learning algorithms tulad ng regression at classification hanggang sa mas advanced na techniques tulad ng unsupervised learning at reinforcement learning. Na-appreciate ko ang hands-on coding exercises sa Python at natuklasan ko na accessible ito kahit may limitadong karanasan sa programming. Isa ito sa pinakamahusay na introductory machine learning courses na available.

2. Generative AI for Everyone - Pag-demystify sa Hype

Targeted sa non-technical na audience, ang kursong ito ay nag-demystify ng generative AI, ipinapaliwanag ang mga aplikasyon at limitasyon nito. Maayos ang pagkakaorganisa ng content, binalanse ang mga pros at cons at binura ang mga karaniwang maling akala. Magandang kurso ito para sa sinumang gustong maunawaan ang generative AI mula sa conception hanggang sa launch, kasama ang pagbuo ng epektibong prompts.

3. Neural Networks and Deep Learning - Pag-unawa sa Mga Key Models

Ang kursong ito ay nagsimulang mag-dive nang mas malalim sa deep learning, kung paano ito inilalapat sa supervised learning, mga pangunahing kategorya ng models (CNNs, RNNs, atbp.), at kung kailan dapat gamitin ang mga ito. Ang pag-take ng kursong ito pagkatapos ng "Machine learning specialization" ay maaaring medyo redundant sa ilang content. Huwag mag-atubiling i-skip ang mga iyon.

4. Kapag handa ka nang buuin ang unang Gen AI application mo

Kapag nararamdaman mo na handa ka nang magsimulang bumuo ng unang application mo, lalo na ang isang Gen AI application, simulan sa mga sumusunod na kurso: "ChatGPT Prompt Engineering for Developers", "Building system with chatGPT API".

Ang mga kursong ito ay makakatipid sa iyo ng napakaraming oras dahil bibigyan ka nila ng overview ng mga pinakamahalagang hakbang na dapat mong isipin kapag binubuo ang iyong mga applications. Syempre, may kasamang sample code ang mga ito kaya napaka-practical.

ChatGPT Prompt Engineering for Developers

Ang kursong ito ay isang regalo para sa mga baguhan at advanced learners. Tinuturo ito ni Andrew kasama si Isa Fulford mula sa OpenAI. Nakatuon ito sa mga nuances ng prompt engineering at paggamit ng Large Language Models (LLMs). Magaling na ipinaliwanag ng kurso ang mga core concepts ng LLMs at nagbigay ng mga practical insights sa best practices para sa prompt engineering. Partikular itong mahalaga para sa mga gustong maunawaan at gamitin ang kapangyarihan ng LLM APIs sa iba't ibang applications. Halimbawa, paano sabihan ang GPT na i-output ang sagot nito sa JSON format para magamit mo ito sa iyong application pagkatapos.

Building Systems with the ChatGPT API

Isang follow-up sa Prompt Engineering course, ang one-hour session na ito ay perpekto para sa mga baguhan sa LLMs. Nagbibigay ito ng hands-on examples at nagtuturo kung paano mabisang bumuo ng multi-step systems gamit ang large language models. Ang kurso ay isang napakahusay na primer para sa mga interesado sa prompt engineering at large language model applications. Na-appreciate ko ang gabay sa mga sumusunod na may aktwal na code examples:

• Paano gamitin ang "Moderation API" para i-validate ang user input, iwasan ang prompt injection
• Chain of thought reasoning
• Chaining prompts
• Output evaluations

5. Handa nang mag-dive nang mas malalim?

Pagkatapos ng mga kursong ito, kung gusto mong magpalalim pa sa Gen AI application building, ang dalawang kurso na "Functions, Tools, and Agents with LangChain" at "Vector Databases: from Embeddings to Applications" ay perpekto.

Ang pag-unawa kung ano ang vector database, paano ito gumagana, at paano ito makakatulong sa pagbuo ng multi-modal generative AI application ay sobrang cool.

Paglingon, nagpapasalamat ako sa kung gaano kahusay na nagpatuloy ang mga kursong ito sa isa't isa. Binigyan nila ako hindi lang ng theoretical knowledge kundi ng practical confidence para magsimulang bumuo ng mga bagay. Kung galing kayo sa non-technical background na katulad ko, sa tingin ko ito talaga ang pinakamahusay na learning path na available.

6. Update (Nobyembre 2025): Pagsasagawa sa Praktika

Natatandaan niyo noong sinabi ko na excited akong "gamitin ang mga natutunan ko sa mga real-world projects"? Well, ginawa ko talaga.

Pagkatapos makumpleto ang mga kursong ito, gumugol ako ng 75 araw sa pagbuo ng https://stratum.chandlernguyen.com/ - isang 9-agent AI marketing platform na nag-apply ng eksaktong itinuro ni Andrew: LLM prompt engineering, function calling, chain-of-thought reasoning, at multi-agent systems.

Gumagamit ang platform ng 11 strategic frameworks (SWOT, Porter's Five Forces, Blue Ocean Strategy, atbp.) at progressive learning - ibig sabihin, nagiging mas matalino ang mga AI agents tungkol sa negosyo mo sa bawat usapan. Dinisenyo ito para sa maliliit na negosyo at marketing agencies na nangangailangan ng strategic intelligence, hindi lang execution.

Perpekto ba ito? Siguradong hindi (nag-aaral pa rin ako!). Pero live na ito, gumagana, at direktang nagmula sa pag-apply ng natutunan ko sa mga kurso ni Andrew. Minsan ang pinakamahusay na paraan ng pag-aaral ay ang pagbuo ng isang bagay na totoo.

Kung curious kayo kung paano naisasalin ang mga AI concepts na ito sa aktwal na mga produkto, maaari niyong basahin ang tungkol sa STRATUM: Ang 9-Agent Marketing Application na Binuo Ko sa 75 Araw (Solo, Habang May Sakit ng 10) o https://stratum.chandlernguyen.com/.

Patuloy pa ring nagco-code, nag-aaral, at nag-aapply ng mga turo ni Andrew sa tunay na problema.

Paano kayo — nag-take na ba kayo ng alinman sa mga kursong ito, o nasa katulad na learning journey kayo? Gusto kong marinig kung ano ang naging epektibo (o hindi) para sa inyo.

Maraming salamat,

Chandler