人工智能培训课程

都很喜欢

蒙 李

课程: Machine Learning Fundamentals with Python

论文讲解

课程: Deep Learning with TensorFlow - bespoke

与讲师的交流环节

文欣 张

课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

都喜欢

lisa xie

课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

以后使用的参考材料非常好。

PAUL BEALES- Seagate Technology.

课程: Applied Machine Learning

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你最喜欢的训练是什么？：给我一个很好的练习，用R来构建真实情况下的机器学习系统。我可以马上在我的工作中使用它。这是一个很好的课程。我拥有的最好的之一。

Matthew Thomas - British Telecom

课程: Applied Machine Learning

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他的信息非常丰富，乐于助人。

Pratheep Ravy

课程: Predictive Modelling with R

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它非常互动，比预期更轻松和非正式。我们在当时涵盖了很多主题，培训师总是乐于接受更详细的讨论，或者更广泛地讨论主题及其相关方式。我觉得培训给了我继续学习的工具，相反，它是一次性会议，一旦你完成学习就会停止，这对于主题的规模和复杂性非常重要。

Jonathan Blease

课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

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安创造了一个提问和学习的好环境。我们有很多乐趣，同时也学到了很多东西。

Gudrun Bickelq

课程: Introduction to the use of neural networks

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交互式部分，根据我们的特定需求量身定制。

Thomas Stocker

课程: Introduction to the use of neural networks

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我确实喜欢这些练习。

Office for National Statistics

课程: Natural Language Processing with Python

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我真的很喜欢亲自动手的方法。

Kevin De Cuyper

课程: Computer Vision with OpenCV

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材料范围

Maciej Jonczyk

课程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

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系统化ML领域的知识

Orange Polska

课程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

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以后使用的参考材料非常好。

PAUL BEALES

课程: Applied Machine Learning

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培训师知识渊博，包括我感兴趣的领域。

Mohamed Salama

课程: Data Mining & Machine Learning with R

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我真的很感激克里斯对我们问题的明确答案。

Léo Dubus

课程: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple

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我一般都很喜欢知识渊博的教练。

Sridhar Voorakkara

课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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我对这门课程的标准感到惊讶 - 我会说它是大学标准。

David Relihan

课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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非常好的全面概述。很好的背景为什么Tensorflow像它一样运作。

Kieran Conboy

课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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我喜欢有机会提出问题并对理论进行更深入的解释。

Sharon Ruane

课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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我们对这个主题有了更多的了解。我们公司内部的一些真实主题进行了一些很好的讨论。

Sebastiaan Holman

课程: Machine Learning and Deep Learning

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通过展示理论与实践如何相辅相成，培训提供了正确的基础，使我们能够进一步扩展。它实际上让我对这个主题比以前更感兴趣。

Jean-Paul van Tillo

课程: Machine Learning and Deep Learning

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我非常喜欢主题的报道和深度。

Anirban Basu

课程: Machine Learning and Deep Learning

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培训师很容易解释困难和高级话题。

Leszek K

课程: Artificial Intelligence Overview

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我喜欢深度机器学习的新见解。

Josip Arneric

课程: Neural Network in R

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我们获得了一些关于NN的知识，对我来说最有趣的是现在流行的新型NN。

Tea Poklepovic

课程: Neural Network in R

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我最喜欢R :)））中的图表。

Faculty of Economics and Business Zagreb

课程: Neural Network in R

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非常灵活。

Frank Ueltzhöffer

课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

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我一般都很喜欢灵活性。

Werner Philipp

课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking

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鉴于技术前景：未来哪种技术/流程可能变得更加重要;看，这项技术可以用于什么。

Commerzbank AG

课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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我从主题选择中受益。训练风格。练习方向。

Commerzbank AG

课程: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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教练的指导和举例

ORANGE POLSKA S.A.

课程: Machine Learning and Deep Learning

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可以自己讨论提议的问题。

ORANGE POLSKA S.A.

课程: Machine Learning and Deep Learning

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深入报道机器学习主题，特别是神经网络。揭开了很多话题的神秘面纱。

Sacha Nandlall

课程: Python for Advanced Machine Learning

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我在6点评价的所有东西

AB S.A.

课程: Machine Learning - szkolenie dedykowane

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很多信息。

Tomasz Szumigalski

课程: Machine Learning - szkolenie dedykowane

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问题明确解释。

AB S.A.

课程: Machine Learning - szkolenie dedykowane

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对培训师非常了解，并且能够理解我们愚蠢的问题的含义;）。

AB S.A.

课程: Machine Learning - szkolenie dedykowane

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这是我参加过的最好的动手编程课程之一。

Laura Kahn

课程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

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这是我13年职业生涯中最优秀的在线培训之一。保持伟大的工作！

课程: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

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很多练习，我可以直接在我的工作中使用。

Alior Bank S.A.

课程: Sieci Neuronowe w R

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真实数据的例子。

Alior Bank S.A.

课程: Sieci Neuronowe w R

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神经网络，循环中的pROC。

Alior Bank S.A.

课程: Sieci Neuronowe w R

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理查德的训练风格让它变得有趣，所使用的真实世界的例子有助于将概念带回家。

Jamie Martin-Royle - NBrown Group

课程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

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内容，因为我觉得非常有趣，并认为这将有助于我在大学的最后一年。

Krishan Mistry - NBrown Group

课程: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics

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