Deep Learning with TensorFlow in Google Colab - Plan Szkolenia

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) skierowane jest do zaawansowanych zawodowców, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat modeli uczenia maszynowego, poprawić umiejętności w optymalizacji hiperparametrów i nauczyć się skutecznego wdrażania modeli za pomocą Google Colab.

• Wdrażanie zaawansowanych modeli uczenia maszynowego za pomocą popularnych ram frameworks takich jak Scikit-learn i TensorFlow.
• Optymalizowanie wydajności modeli poprzez optymalizację hiperparametrów.
• Wdrażanie modeli uczenia maszynowego w rzeczywistych aplikacjach za pomocą Google Colab.
• Współpraca i zarządzanie dużymi projektami uczenia maszynowego w Google Colab.

Trening prowadzony przez instruktora, dostępny online lub na miejscu, skierowany jest do data scientistów i profesjonalistów z branży opieki zdrowotnej na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać AI do zaawansowanych aplikacji w opiece zdrowotnej za pomocą Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wdrożywać modele AI dla opieki zdrowotnej za pomocą Google Colab.
• Wykorzystywać AI do modelowania predykcyjnego w danych medycznych.
• Analizować obrazy medyczne za pomocą technik napędzanych przez AI.
• Eksplorować aspekty etyczne rozwiązań w opiece zdrowotnej opartych na AI.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych naukowców danych i inżynierów, którzy chcą używać Google Colab i Apache Spark do przetwarzania i analizy big data.

• Zainstalować środowisko big data za pomocą Google Colab i Spark.
• Przetwarzać i analizować duże zbiory danych efektywnie z Apache Spark.
• Wizualizować big data w środowisku współpracy.
• Integrować Apache Spark z narzędziami opartymi na chmurze.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do początkujących naukowców danych i specjalistów IT, którzy chcą poznać podstawy nauki o danych za pomocą Google Colab.

• Konfiguracja i nawigacja w Google Colab.
• Pisanie i wykonywanie podstawowego kodu Python.
• Importowanie i obsługa zbiorów danych.
• Tworzenie wizualizacji za pomocą bibliotek Python.

Pro jest środowiskiem opartym na chmurze przeznaczonym do skalowalnego programowania, oferującym wysokowydajne procesory GPU, dłuższe czasy działania i więcej pamięci dla wymagających obciążeń AI i nauki danych.

Ten kurs prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczony dla użytkowników o poziomie zaawansowanym, którzy chcą używać Pro do uczenia maszynowego, przetwarzania danych i współpracy w badaniach w mocnym interfejsie notatnika.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Konfigurować i zarządzać notatnikami opartymi na chmurze za pomocą Colab Pro.
• Używać GPU i TPU do przyspieszonego obliczania.
• Uprościć przepływy pracy uczenia maszynowego przy użyciu popularnych bibliotek (np. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrować się z Google Drive i zewnętrznymi źródłami danych dla wspólnych projektów.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboratorium na żywo.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby ustalić szczegóły.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do zaawansowanych zawodowców, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat wizji komputerowej i eksplorować możliwości TensorFlow do tworzenia zaawansowanych modeli wizyjnych przy użyciu Google Colab.

• Budowanie i trenowanie sieci neuronowych konwolucyjnych (CNNs) za pomocą TensorFlow.
• Wykorzystanie Google Colab do skalowalnego i efektywnego rozwoju modeli w chmurze.
• Implementacja technik przetwarzania obrazów dla zadań wizji komputerowej.
• Wdrażanie modeli wizji komputerowej do zastosowań rzeczywistych.
• Używanie transfer learningu do poprawy wydajności modeli CNN.
• Wizualizowanie i interpretowanie wyników modeli klasyfikacji obrazów.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowane jest do początkujących data scientistów, którzy chcą nauczyć się tworzenia znaczący i estetycznie przyjemny wizualizacji danych.

• Skonfigurować i nawigować w Google Colab do wizualizacji danych.
• Tworzyć różne rodzaje wykresów za pomocą Matplotlib.
• Wykorzystywać Seaborn do zaawansowanych technik wizualizacji.
• Dostosowywać wykresy w celu poprawienia prezentacji i przejrzystości.
• Interpretować i prezentować dane skutecznie za pomocą narzędzi wizualnych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarne) jest skierowane do data scientistów i programistów na poziomie średnim, którzy chcą skutecznie stosować algorytmy uczenia maszynowego w środowisku Google Colab.

• Konfiguracja i nawigacja w Google Colab dla projektów uczenia maszynowego.
• Zrozumienie i stosowanie różnych algorytmów uczenia maszynowego.
• Wykorzystanie bibliotek takich jak Scikit-learn do analizy i przewidywania danych.
• Wdrożenie modeli uczenia nadzorowanego i niedozorowanego.
• Skuteczne optymalizowanie i ocena modeli uczenia maszynowego.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do data scientistów i programistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą stosować techniki NLP za pomocą Python w Google Colab.

• Zrozumieć podstawowe pojęcia przetwarzania języka naturalnego.
• Przetwarzać i czyścić dane tekstowe dla zadań NLP.
• Wykonuj analizę sentymentu z wykorzystaniem bibliotek NLTK i SpaCy.
• Pracować z danymi tekstowymi w Google Colab w celu skalowalnego i wspólnego rozwoju.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących developerów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się programowania w Python od podstaw za pomocą Google Colab.

• Zrozumieć podstawy języka programowania Python.
• Wdrożyć kod Python w środowisku Google Colab.
• Wykorzystać struktury sterujące do zarządzania przepływem programu Python.
• Tworzyć funkcje w celu organizowania i efektywnego ponownego wykorzystania kodu.
• Zbadac i wykorzystać podstawowe biblioteki do programowania w Python.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat uczenia z wzmocnieniem i jego praktycznych zastosowaniach w rozwoju AI przy użyciu Google Colab.

• Zrozumieć podstawowe koncepcje algorytmów uczenia z wzmocnieniem.
• Wdrożyć modele uczenia z wzmocnieniem przy użyciu TensorFlow i OpenAI Gym.
• Tworzyć inteligentnych agentów, którzy uczą się przez próbę i błąd.
• Optymalizować wydajność agentów przy użyciu zaawansowanych technik, takich jak Q-learning i głębokie sieci Q (DQNs).
• Trenować agentów w symulowanych środowiskach przy użyciu OpenAI Gym.
• Wdrażać modele uczenia z wzmocnieniem do realnych zastosowań.

TensorFlow to API drugiej generacji Google' biblioteki oprogramowania open source do uczenia głębokiego. System został zaprojektowany w celu ułatwienia badań nad uczeniem maszynowym oraz szybkiego i łatwego przejścia od prototypu badawczego do systemu produkcyjnego.

Uczestnicy

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów, którzy chcą wykorzystać TensorFlow w swoich projektach Deep Learning

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą

• rozumieć TensorFlow’strukturę i mechanizmy wdrażania
• być w stanie przeprowadzić zadania i konfigurację instalacji / środowiska produkcyjnego / architektury
• być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
• być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, tworzenie wykresów i rejestrowanie

Kurs ten bada, na konkretnych przykładach, zastosowanie Tensor Flow do celów rozpoznawania obrazów

Uczestnicy

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów pragnących wykorzystać TensorFlow do celów rozpoznawania obrazów

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą w stanie

• zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow&rsquo
• przeprowadzać zadania i konfigurację instalacji / środowiska produkcyjnego / architektury
• oceniać jakość kodu, przeprowadzać debugowanie, monitorowanie
• wdrażać zaawansowane funkcje produkcyjne, takie jak trenowanie modeli, budowanie wykresów i logowanie

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie online lub stacjonarnej jest skierowane do profesjonalistów ds. danych o poziomie średnim, którzy chcą stosować techniki prognozowania szeregów czasowych do rzeczywistych danych przy użyciu Google Colab.

• Zrozumienie podstaw analizy szeregów czasowych.
• Używanie Google Colab do pracy z danymi szeregów czasowych.
• Stosowanie modeli ARIMA do prognozowania trendów danych.
• Wykorzystywanie biblioteki Prophet z Facebook dla elastycznego prognozowania.
• Wizualizowanie danych szeregów czasowych i wyników prognozowania.

TensorFlow™ to biblioteka oprogramowania typu open source do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych.

SyntaxNet to neuronowa platforma przetwarzania języka naturalnego dla TensorFlow.

Word2Vec jest używany do uczenia się wektorowych reprezentacji słów, zwanych "word embeddings". Word2vec jest szczególnie wydajnym obliczeniowo modelem predykcyjnym do uczenia się osadzania słów z surowego tekstu. Występuje on w dwóch wersjach: Continuous Bag-of-Words model (CBOW) i Skip-Gram model (rozdział 3.1 i 3.2 w Mikolov et al.).

Używane w tandemie, SyntaxNet i Word2Vec pozwalają użytkownikom generować wyuczone modele osadzania z danych wejściowych języka naturalnego.

Uczestnicy

Ten kurs jest skierowany do programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word2Vec w swoich wykresach TensorFlow.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą

• rozumieć TensorFlow’strukturę i mechanizmy wdrażania
• być w stanie przeprowadzić zadania i konfigurację instalacji / środowiska produkcyjnego / architektury
• być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
• być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, osadzanie terminów, tworzenie wykresów i rejestrowanie