本报告收录2017年机器学习峰会的完整演讲内容，涵盖Uber、TensorFlow Workshop、Deeplearning4j等30余场前沿分享。核心亮点包括：Li Erran（Uber）分享大规模机器学习实践、Adam Gibson详解Deeplearning4j框架、多场TensorFlow Workshop实战教程。适合AI研究员、算法工程师、技术决策者、数据科学家及机器学习爱好者，助您掌握2017年行业技术趋势与落地案例。
本报告收录2017年机器学习峰会的完整演讲内容，涵盖Uber、TensorFlow Workshop、Deeplearning4j等30余场前沿分享。核心亮点包括：Li Erran（Uber）分享大规模机器学习实践、Adam Gibson详解Deeplearning4j框架、多场TensorFlow Workshop实战教程。适合AI研究员、算法工程师、技术决策者、数据科学家及机器学习爱好者，助您掌握2017年行业技术趋势与落地案例。
本报告收录2017年机器学习峰会的完整演讲内容，涵盖Uber、TensorFlow Workshop、Deeplearning4j等30余场前沿分享。核心亮点包括：Li Erran（Uber）分享大规模机器学习实践、Adam Gibson详解Deeplearning4j框架、多场TensorFlow Workshop实战教程。适合AI研究员、算法工程师、技术决策者、数据科学家及机器学习爱好者，助您掌握2017年行业技术趋势与落地案例。核心数据:30余场演讲;Uber大规模ML实践;Deeplearning4j框架详解。
覆盖 2017 年,全文约 1077。
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适合AI研究员、算法工程师、技术决策者、数据科学家等读者参考。
重点分析了互联网、Deeplearning4j、TensorFlow、Uber等议题。