Wykrywanie oszustw z użyciem Pythona i TensorFlow - Plan Szkolenia

To szkolenie na żywo, prowadzone przez wykładowcę w Polsce, obejmuje praktyczne techniki w Pythonie służące do budowy autonomicznych agentów. W programie znajdują się m.in. pętla agenta, integracja narzędzi, zarządzanie pamięcią, orkiestracja oraz kontrola bezpieczeństwa. Kurs jest idealny dla inżynierów ML i koncentruje się na wdrażaniu solidnych agentów gotowych do pracy w środowiskach produkcyjnych.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do programistów Python na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poprawić swoje doświadczenie w rozwoju aplikacji Python przy użyciu AWS Cloud9.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Skonfigurować i dostosować AWS Cloud9 do rozwoju aplikacji Python.
• Zrozumieć interfejs i funkcje IDE AWS Cloud9.
• Pisać, debugować i wdrażać aplikacje Python w AWS Cloud9.
• Współpracować z innymi programistami za pomocą platformy AWS Cloud9.
• Integrować AWS Cloud9 z innymi usługami AWS w celu zaawansowanego wdrażania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat computer vision i poznać możliwości TensorFlow w zakresie tworzenia zaawansowanych modeli wizyjnych przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Budować i trenować konwolucyjne sieci neuronowe (CNNs) przy użyciu TensorFlow.
• Wykorzystywać Google Colab do skalowalnego i efektywnego rozwoju modeli w chmurze.
• Stosować techniki wstępnego przetwarzania obrazów do zadań computer vision.
• Wdrażać modele computer vision do rzeczywistych zastosowań.
• Wykorzystywać transfer learning, aby poprawić wydajność modeli CNN.
• Wizualizować i interpretować wyniki modeli klasyfikacji obrazów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów Pythona i analityków danych na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą poprawić swoje umiejętności w zakresie analizy i manipulacji danymi przy użyciu Pandas i NumPy.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowisko programistyczne obejmujące Python, Pandas i NumPy.
• Tworzyć aplikacje do analizy danych przy użyciu Pandas i NumPy.
• Wykonywać zaawansowane operacje porządkowania, sortowania i filtrowania danych.
• Przeprowadzać operacje agregacyjne i analizować dane szeregów czasowych.
• Wizualizować dane za pomocą Matplotlib i innych bibliotek wizualizacyjnych.
• Debugować i optymalizować kod analizy danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą zrozumieć i stosować techniki głębokiego uczenia w środowisku Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w projektach związanych z głębokim uczeniem.
• Zrozumieć podstawy sieci neuronowych.
• Implementować modele głębokiego uczenia za pomocą TensorFlow.
• Trenować i oceniać modele głębokiego uczenia.
• Wykorzystywać zaawansowane funkcje TensorFlow do głębokiego uczenia.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą wykorzystać stos FARM (FastAPI, React, i MongoDB) do tworzenia dynamicznych, wysokowydajnych i skalowalnych aplikacji webowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne integrujące FastAPI, React i MongoDB.
• Zrozumieć kluczowe koncepcje, funkcje i zalety stosu FARM.
• Nauczyć się tworzyć REST API za pomocą FastAPI.
• Nauczyć się projektować interaktywne aplikacje za pomocą React.
• Tworzyć, testować i wdrażać aplikacje (frontend i backend) przy użyciu stosu FARM.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą używać FastAPI z Pythonem do łatwiejszego i szybszego budowania, testowania i wdrażania RESTful API.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia API z użyciem Pythona i FastAPI.
• Tworzyć API szybciej i łatwiej, korzystając z biblioteki FastAPI.
• Nauczyć się tworzyć modele danych i schematy oparte na Pydantic i OpenAPI.
• Łączyć API z bazą danych za pomocą SQLAlchemy.
• Implementować zabezpieczenia i uwierzytelnianie w API przy użyciu narzędzi FastAPI.
• Budować obrazy kontenerów i wdrażać web API na serwerze chmurowym.

To szkolenie prowadzone przez wykładowcę w zakresie Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do programistów i naukowców danych, którzy chcą używać Tensorflow 2.x do tworzenia predyktorów, klasyfikatorów, modeli generatywnych, sieci neuronowych i nie tylko.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować TensorFlow 2.x.
• Zrozumieć korzyści płynące z korzystania z TensorFlow 2.x w porównaniu z poprzednimi wersjami.
• Tworzyć modele głębokiego uczenia.
• Zaimplementować zaawansowany klasyfikator obrazów.
• Wdrożyć model głębokiego uczenia w chmurze, na urządzeniach mobilnych oraz urządzeniach IoT.