Uczenie głębokie z TensorFlow w Google Colab - Plan Szkolenia

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

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrażać zaawansowane modele uczenia maszynowego za pomocą popularnych frameworków, takich jak Scikit-learn i TensorFlow.
• Optymalizować wydajność modeli przez regulację hiperparametrów.
• Wdrażać modele uczenia maszynowego w rzeczywistych aplikacjach za pomocą Google Colab.
• Współpracować i zarządzać 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.

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

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować środowisko big data z użyciem Google Colab i Spark.
• Efektywnie przetwarzać i analizować duże zbiory danych za pomocą Apache Spark.
• Wizualizować big data w środowisku współpracy.
• Integrować Apache Spark z narzędziami chmurowymi.

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

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i poruszać się po Google Colab.
• Pisać i wykonywać podstawowy kod Python.
• Importować i obsługiwać zbiory danych.
• Tworzyć wizualizacje 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.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat wizji komputerowej i eksplorować możliwości TensorFlow do tworzenia zaawansowanych modeli wizyjnych przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Budować i trenować sieci neuronowe konwolucyjne (CNNs) przy użyciu TensorFlow.
• Korzystać z Google Colab do skalowalnego i wydajnego rozwoju modeli w chmurze.
• Wdrażać techniki przetwarzania obrazów do zadań związanych z wizją komputerową.
• Wdrażać modele wizji komputerowej do rzeczywistych zastosowań.
• Używać transfer learningu do poprawy wydajności modeli CNN.
• Wizualizować i interpretować wyniki modeli klasyfikacji obrazów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących naukowców danych, którzy chcą nauczyć się tworzenia sensownych i wizualnie przyjemnych wizualizacji danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować i nawigować w Google Colab do wizualizacji danych.
• Tworzyć różne rodzaje wykresów za pomocą Matplotlib.
• Używać Seaborn do zaawansowanych technik wizualizacji.
• Dostosowywać wykresy dla lepszej prezentacji i jasności.
• Interpretować i przedstawiać dane skutecznie za pomocą narzędzi wizualnych.

Trening prowadzony przez instruktora, dostępny online lub stacjonarnie, skierowany jest do data scientistów i deweloperów o poziomie średnim, którzy chcą efektywnie stosować algorytmy uczenia maszynowego w środowisku Google Colab.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i nawigować Google Colab dla projektów uczenia maszynowego.
• Rozumieć i stosować różne algorytmy uczenia maszynowego.
• Korzystać z bibliotek takich jak Scikit-learn do analizy i prognozowania danych.
• Wdrażać modele uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego.
• Optymalizować i oceniać modele uczenia maszynowego.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie online lub stacjonarnym jest przeznaczone dla data scientistów i programistów na poziomie średnim, którzy chcą stosować techniki NLP za pomocą Python w Google Colab.Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:- Zrozumieć podstawowe koncepcje przetwarzania języka naturalnego.- Przetwarzać i czyścić dane tekstowe do zadań NLP.- Wykonuje analizę sentymentu za pomocą bibliotek NLTK i SpaCy.- Pracować z danymi tekstowymi za pomocą Google Colab do skalowalnego i współpraczyjnego rozwoju.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowany do początkujących programistów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się programowania w Python od podstaw za pomocą Google Colab.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy języka programowania Python.
• Implementować kod Python w środowisku Google Colab.
• Wykorzystywać struktury kontrolne do zarządzania przepływem programu Python.
• Tworzyć funkcje, aby organizować i ponownie używać kodu w efektywny sposób.
• Odkrywać i używać podstawowych bibliotek do programowania w Python.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowany do profesjonalistów zaawansowanego poziomu, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat uczenia z wzmocnieniem i jego praktycznych zastosowań w rozwoju sztucznej inteligencji za pomocą Google Colab.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje algorytmów uczenia z wzmocnieniem.
• Implementować modele uczenia z wzmocnieniem za pomocą TensorFlow i OpenAI Gym.
• Tworzyć inteligentnych agentów, którzy uczą się przez próbę i błąd.
• Optymalizować wydajność agentów za pomocą zaawansowanych technik, takich jak Q-learning i głębokie sieci Q (DQNs).
• Trenować agentów w symulowanych środowiskach za pomocą OpenAI Gym.
• Wdrażać modele uczenia z wzmocnieniem w zastosowaniach rzeczywistych.

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do data professionals na poziomie średnim, którzy chcą zastosować techniki prognozowania szeregów czasowych do rzeczywistych danych za pomocą Google Colab.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy analizy szeregów czasowych.
• Używać Google Colab do pracy z danymi szeregów czasowych.
• Zastosować modele ARIMA do prognozowania trendów danych.
• Wykorzystywać bibliotekę Prophet z Facebook do elastycznego prognozowania.
• Wizualizować dane szeregów czasowych i wyniki 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