
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关于作者
Mohit Sewak是IBM的高级认知数据科学家,也是比尔拉技术与科学学院的人工智能和计算机科学博士。他在人工智能、深度学习和机器学习方面拥有多项专利和著作。他曾是一些非常成功的人工智能/机器学习软件和行业解决方案的首席数据科学家,并在早期就参与了沃森认知商业产品线的解决方案研究。他在TensorFlow、Torch、Caffe、Theano、Keras、Watson等架构的设计和解决方案方面有14年的丰富经验。
Md.Rezaul Karim是德国Fraunhofer FIT的研究科学家。他也是德国亚琛工业大学的博士研究生。在加入FIT之前,他曾在爱尔兰的Insight数据分析中心担任研究员。他也曾是韩国三星电子的首席工程师。
他在C++、Java、R、Scala和Python方面有9年的研发经验,也在生物信息学、大数据和深度学习方面发表过研究论文。此外在Spark、Zeppelin、Hadoop、Keras、Scikit-Learn、TensorFlow、Deeplearning4j、MXNet、H2O等方面都有实际的工作经验。
Pradeep Pujari是沃尔玛实验室的机器学习工程师,也是ACM的杰出成员。他的核心专业领域是信息检索、机器学习和自然语言处理。在空闲的时候,他喜欢研究人工智能技术、阅读和辅导。