Uczenie ze wzmocnieniem z 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 (online lub stacjonarnie) jest skierowane do pośrednio zaawansowanych naukowców danych i programistów, którzy chcą zrozumieć i zastosować techniki uczenia głębokiego za pomocą środowiska Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab dla projektów uczenia głębokiego.
• Zrozumieć podstawy sieci neuronowych.
• Wdrażać modele uczenia głębokiego za pomocą TensorFlow.
• Trenować i oceniać modele uczenia głębokiego.
• Wykorzystywać zaawansowane funkcje TensorFlow do uczenia głębokiego.

Deep Reinforcement Learning (DRL) łączy zasady uczenia przez wzmocnienie z architekturami deep learning, aby umożliwić agentom podejmowanie decyzji przez interakcję z ich otoczeniem. Jest fundamentem wielu współczesnych osiągnięć w dziedzinie sztucznej inteligencji, takich jak samochody bez kierowcy, kontrola robotów, handlowanie algorytmiczne i adaptacyjne systemy rekomendacji. DRL pozwala sztucznemu agentowi uczyć się strategii, optymalizować polityki i podejmować autonomiczne decyzje na podstawie prób i błędów przy użyciu uczenia opierającego się na nagrodach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla developerów i naukowców danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą nauczyć się i zastosować techniki Deep Reinforcement Learning w celu budowy inteligentnych agentów zdolnych do autonomicznego podejmowania decyzji w złożonych środowiskach.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teoretyczne podstawy i matematyczne zasady uczenia przez wzmocnienie.
• Wdrożyć kluczowe algorytmy RL, w tym Q-Learning, gradienty polityki i metody Actor-Critic.
• Budować i trenować agenty Deep Reinforcement Learning przy użyciu TensorFlow lub PyTorch.
• Zastosować DRL w realnych aplikacjach, takich jak gry, robotyka i optymalizacja decyzji.
• Diagnostykować, wizualizować i optymalizować wydajność treningu przy użyciu nowoczesnych narzędzi.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i prowadzone dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne i implementacje.
• Żywe demonstracje kodowania i aplikacje oparte na projektach.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowaną wersję tego kursu (np. używając PyTorch zamiast TensorFlow), skontaktuj się z nami w celu umówienia.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do data scientistów średniego poziomu, którzy chcą zdobyć wszechstronne zrozumienie i praktyczne umiejętności w dziedzinie zarówno Wielkich Modeli Językowych (LLMs), jak i Uczącego się przez Wzmocnienie (RL).

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć składniki i funkcjonalności modeli transformer.
• Optymalizować i dostosowywać LLMs do konkretnych zadań i aplikacji.
• Zrozumieć podstawowe zasady i metodyki uczenia się przez wzmocnienie.
• Nauczyć się, jak techniki uczenia się przez wzmocnienie mogą poprawiać wydajność LLMs.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, skierowane jest do zaawansowanych data scientistów i deweloperów, którzy chcą zastosować techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) za pomocą Pythona w Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje przetwarzania języka naturalnego.
• Przetwarzać i czyścić dane tekstowe dla zadań NLP.
• Wykonuje analizę sentymentu za pomocą bibliotek NLTK i SpaCy.
• Pracować z danymi tekstowymi w Google Colab w celu skalowalnego i współpracownego 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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wyjść poza tradycyjne podejście do uczenia maszynowego, aby nauczyć program komputerowy rozwiązywania problemów bez użycia oznaczonych danych i dużych zbiorów danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zainstalować i zastosować biblioteki i język programowania potrzebne do wdrożenia Reinforcement Learning.
• Stworzyć agenta oprogramowania, który jest w stanie uczyć się poprzez informacje zwrotne zamiast poprzez nadzorowane uczenie się.
• Zaprogramować agenta do rozwiązywania problemów, w których podejmowanie decyzji jest sekwencyjne i skończone.
• Zastosować wiedzę do zaprojektowania oprogramowania, które może uczyć się w sposób podobny do tego, w jaki uczą się ludzie.

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.