Andrew Ng 是一位计算机科学家和企业家，被广泛认为推动了机器学习教育的大众化。作为斯坦福大学的兼职教授，他于2011年创立了Google Brain项目，将大规模分布式计算应用于深度学习，并在2012年的一次广受报道的实验中证明，一个神经网络能够在没有明确告知“猫”是什么的情况下，仅通过观看未标记的YouTube视频帧就学会识别猫。这一成果成为无监督学习和自监督学习在大规模表征学习中的早期公开示范。
Coursera 与机器学习大众教育
2011年，Ng在斯坦福大学开设了一门在线机器学习课程，吸引了超过10万名学员。这一经历促使他于2012年与斯坦福同事Daphne Koller共同创立了Coursera。Coursera后来成为最大的大规模开放在线课程平台之一，而Ng本人的机器学习课程及其后续通过其公司deeplearning.ai制作的深度学习专项课程，成为在线技术课程中选修人数最多的课程之一，为大量非传统计算机科学背景的从业者提供了机器学习工程训练。
百度与后续创业
2014年至2017年间，Ng担任百度首席科学家，负责组建并领导公司的AI团队，专注于语音识别、计算机视觉及其他面向中国市场的应用型AI系统。他在此期间推广了“AI是新的电力”这一说法，用以形容AI作为一种通用技术将像电力一样深刻改变社会。离开百度后，他先后创立了deeplearning.ai（教育）、Landing AI（工业计算机视觉应用）以及AI Fund（支持AI初创企业的风险工作室），并持续倡导在传统行业中务实、以应用为导向地采用机器学习，而非仅仅聚焦于前沿研究。
影响力与公共立场
Ng在公共讨论中经常强调，AI带来的近期实际收益和潜在危害比长期存在的存在风险更值得关注。这一立场有时使他与Yoshua Bengio等研究者产生分歧，后者更强调AI安全监管的紧迫性。不过，在AI的变革性经济潜力方面，Ng与这些研究者观点一致，包括对深度学习及后来的大型语言模型的积极评价。他还曾向立法者作证，认为过度宽泛的AI监管可能阻碍有益创新，其危害可能大于所防范的风险。这一立场使他在关于如何适度监管AI技术的政策辩论中成为经常被引用的观点来源。