如何评价吴恩达的学术地位？

其他弟子还有邹斌·加赫拉马尼、汤米·雅克拉、埃里克·邢、大卫·布雷，他们的弟子遍布美国名校。这个大流派的主要研究和贡献集中在统计机器学习和概率图模型上，比如谱聚类、非参数贝叶斯方法、变量方法等等。

图模型和非参数贝叶斯方法是目前机器学习领域的研究热点。迈克尔·乔丹的研究把统计学和机器学习很好的联系起来，发扬了各种方法。他还担任统计部门和计算机部门的职务。

吴恩达有广泛的学术研究兴趣。他做的都是理论，但更多的是理论和应用的结合。他的工作主要集中在谱聚类、无监督学习和强化学习，并涉及机器学习的许多方面，如特征选择、过拟合和策略搜索。因为他从事强化学习和无监督学习，很多项目都和机器人有关，他还发起了ROS(机器人操作Sy)。

他目前的研究兴趣主要是深度学习，这是一种复兴的神经网络。神经网络的鼻祖是多伦多大学的杰弗里·辛顿。杰弗里·辛顿和吴恩达一起从事谷歌大脑项目，现在他们在这方面有很多论文，影响很大。

总的来说，他是顶尖的机器学习研究者，在斯坦福做终身教授已经说明了这一点。至于实验室主任，与学术无关。只要是教授，就可以自己成立实验室做主任。不要把主任带过来谈事情。