深度学习培训课程

与讲师的交流环节

文欣 张

课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

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lisa xie

课程: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking

人间识别和电路板坏点检测

王 春柱 - 中移物联网

课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

演示

中移物联网

课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

About face area.

中移物联网

课程: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

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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这个话题非常有趣。

Wojciech Baranowski

课程: Introduction to Deep Learning

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培训师的理论知识和培训后与参与者解决问题的意愿。

Grzegorz Mianowski

课程: Introduction to Deep Learning

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话题。很有意思！。

Piotr

课程: Introduction to Deep Learning

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每个主题后的练习都非常有用，尽管最后太复杂了。一般来说，所提供的材料非常有趣并涉及！图像识别练习很棒。

Dolby Poland Sp. z o.o.

课程: Introduction to Deep Learning

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我认为，如果培训是在波兰语中完成的，那么培训师就可以更有效地分享他的知识。

Radek

课程: Introduction to Deep Learning

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深度学习的全球概述。

Bruno Charbonnier

课程: Advanced Deep Learning

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这些练习非常实用，不需要Python的高级知识就可以完成。

Alexandre GIRARD

课程: Advanced Deep Learning

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使用Eras对实例进行练习。意大利完全理解我们对此培训的期望。

Paul Kassis

课程: Advanced Deep Learning

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主题。这似乎很有趣，但我离开的时间比以前更多了。

Radoslaw Labedzki

课程: Introduction to Deep Learning

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我喜欢这门课程非常有趣。

Wojciech Wilk

课程: Introduction to Deep Learning

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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: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example

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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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关于该主题的培训师的深刻知识。

Sebastian Görg

课程: Introduction to Deep Learning

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非常更新的方法或CPI（张量流，时代，学习）做机器学习。

Paul Lee

课程: TensorFlow for Image Recognition

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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用于高级机器学习

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领先和实际应用示例的大量和最新知识。

ING Bank Śląski S.A.

课程: Introduction to Deep Learning

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很多练习，与团队很好的合作。

Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.

课程: Introduction to Deep Learning

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关于colaborators的工作，

ING Bank Śląski S.A.

课程: Introduction to Deep Learning

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很明显，所提出主题的爱好者都在领先。运动时使用了有趣的例子。

ING Bank Śląski S.A.

课程: Introduction to Deep Learning

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涵盖广泛的主题和领导者的实质性知识。

ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie

课程: Understanding Deep Neural Networks

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缺乏

ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie

课程: Understanding Deep Neural Networks

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讲师的大量理论和实践知识。培训师的沟通能力。在课程中，您可以提出问题并获得满意的答案。

Kamil Kurek - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie

课程: Understanding Deep Neural Networks

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实用部分，我们实现了算法。这样可以更好地理解该主题。

ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie

课程: Understanding Deep Neural Networks

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练习和实施的例子

Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie

课程: Understanding Deep Neural Networks

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讨论的例子和问题。

ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie

课程: Understanding Deep Neural Networks

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实质性知识，承诺，热情的知识转移方式。理论讲座后的实例。

Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie

课程: Understanding Deep Neural Networks

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Maciej先生准备的实践练习

ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie

课程: Understanding Deep Neural Networks

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我受益于教学的热情，并专注于使事情变得合情合理。

Zaher Sharifi - GOSI

课程: Advanced Deep Learning

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我们在讲座期间的非正式交流确实帮助我加深了对这个问题的理解

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