Danach lehrte er an der Stanford University, wo er bis zum Associate Professor aufstieg (später war er dort Adjunct Professor) und sich mit Maschinenlernen und Data Mining befasste. Unter anderem leitete er ein Projekt für einen autonomen Helikopter in Stanford und STAIR (Stanford Artificial Intelligence Robot), was zum Open Source Software-Paket für Robotik Robot Operating System (ROS) führte. 2007 wurde er bei der Alfred P. Sloan Foundation Stipendiat. 2008 startete er in Stanford das Stanford Engineering Everywhere (SEE) Programm, das Kurse kostenlos online stellte. In die Stanford-Kurse schrieben sich über 100.000 Studenten ein.
2008 wurde er vom MIT Technology Review unter die weltweiten 35 „Top Innovators“ gewählt. 2009 erhielt er den IJCAI Computers and Thought Award.
2011/12 arbeitete er für Google, wo er mit Jeff Dean und anderen das Google-Brain-Projekt für Deep-Learning-Techniken gründete und mit leitete. Dabei greifen künstliche neurale Netzwerke auf verteilte Datenbanken von Google zu. Ein Beispiel dafür ist Google Cat, in dem ein massives neuronales Netzwerk mit 1 Milliarde Parametern aus nicht geordneten Youtube-Videos lernte, Katzen zu entdecken.[2][3]
Ab 2014 war er bei der chinesischen Suchmaschinenfirma Baidu, wo er Projekte zu Anwendungen Künstlicher Intelligenz (KI) bei Big Data leitete. Er war dort Chief Scientist, Leiter der KI-Gruppe und Vizepräsident. Seine Gruppe führte zwei neue Geschäftsfelder bei Baidu ein: autonomes Fahren und die DuerOS Conversational Computing Platform. Im März 2017 kündigte er an Baidu zu verlassen.[4]
Anfang 2018 gründete Ng den AI Fund, der initial eine Einlage von $175 Mio. Investitionen in Start-ups im Bereich künstliche Intelligenz aufbrachte. Der AI Fund sieht sich als Venture Studio. Der Fonds hilft bereits bei einem 3-monatigen Proof-of-Concept, und investiert bis zu einer Mio. USD in ein 12 Monatige Pre-Seed Phase.[5][6] Im November 2021, Landing AI erhielt $57 Mio. in einer ersten Runde von Venture Kapital, angeführt von McRock Capital, um Herstellern das Einführen von Computer Vision zu ermöglichen.[7]
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