Uczenie przez wzmacnianie z Google Colab - Plan Szkolenia

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo przeprowadzany szkolenie w Polsce (online lub stacjonarny) jest skierowany do profesjonalistów poziomu zaawansowanego, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę o modelach uczenia maszynowego, poprawić umiejętności w dostosowywaniu hiperparametrów i nauczyć się, jak efektywnie wdrażać modele przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować zaawansowane modele uczenia maszynowego przy użyciu popularnych frameworków takich jak Scikit-learn i TensorFlow.
• Optymalizować wydajność modelu poprzez dostosowywanie hiperparametrów.
• Wdrażać modele uczenia maszynowego w praktycznych zastosowaniach przy użyciu Google Colab.
• Współpracować i zarządzać dużymi projektami uczenia maszynowego w Google Colab.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do data scientistów na poziomie średniozaawansowanym oraz profesjonalistów z dziedziny ochrony zdrowia, którzy chcą wykorzystać SI do zaawansowanych zastosowań w opiece zdrowotnej z użyciem Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować modele SI w opiece zdrowotnej z wykorzystaniem Google Colab.
• Stosować SI do modelowania predykcyjnego w danych medycznych.
• Analizować obrazy medyczne za pomocą technik opartych na SI.
• Badać kwestie etyczne związane z rozwiązaniami SI w opiece zdrowotnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów, którzy chcą wykorzystać Google Colab i Apache Spark do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowisko do pracy z dużymi danymi przy użyciu Google Colab i Spark.
• Efektywnie przetwarzać i analizować duże zbiory danych za pomocą Apache Spark.
• Wizualizować duże zbiory danych w środowisku współpracy.
• Integrować Apache Spark z narzędziami chmurowymi.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących data scientistów i profesjonalistów IT, którzy chcą poznać podstawy data science przy użyciu Google Colab.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab.
• Pisać i wykonywać podstawowy kod Python.
• Importować i zarządzać zbiorami danych.
• Tworzyć wizualizacje przy użyciu bibliotek Python.

Google Colab Pro to środowisko oparte na chmurze do skalowalnego programowania w Pythonie, oferujące wydajne procesory graficzne (GPU), dłuższe czasy działania i więcej pamięci dla wymagających zadań związanych z AI i nauką o danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do użytkowników Pythona na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać Google Colab Pro do uczenia maszynowego, przetwarzania danych i współpracy badawczej w potężnym interfejsie notatnika.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i zarządzać notatnikami Python w chmurze za pomocą Colab Pro.
• Korzystać z GPU i TPU do przyspieszenia obliczeń.
• Optymalizować przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym za pomocą popularnych bibliotek (np. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrować się z Google Drive i zewnętrznymi źródłami danych w projektach współpracy.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

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 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.

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.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do początkujących naukowców danych, którzy chcą nauczyć się tworzyć znaczące i atrakcyjne wizualnie wizualizacje danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w celu wizualizacji danych.
• Tworzyć różne typy wykresów przy użyciu Matplotlib.
• Wykorzystywać Seaborn do zaawansowanych technik wizualizacji.
• Dostosowywać wykresy dla lepszej prezentacji i klarowności.
• Interpretować i prezentować dane skutecznie przy użyciu narzędzi wizualnych.

Te szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów uczenia maszynowego i badaczy AI, którzy chcą zastosować RLHF do dostrajania dużych modeli AI w celu osiągnięcia lepszej wydajności, bezpieczeństwa i zgodności.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teoretyczne podstawy RLHF i dlaczego jest to istotne we współczesnym rozwoju AI.
• Wdrażać modele nagród oparte na opiniach ludzkich, aby kierować procesami uczenia przez wzmocnienie.
• Dostrajać duże modele językowe za pomocą technik RLHF, aby dostosować wyniki do preferencji ludzkich.
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie skalowania procesów RLHF dla systemów AI na poziomie produkcyjnym.

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.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo, szkolenie w Polsce (online lub stacjonarny) jest skierowany do poziomu średniozaawansowanego naukowców danych i programistów, którzy chcą efektywnie zastosować algorytmy uczenia maszynowego w środowisku Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i nawigować po Google Colab w celach projektów uczenia maszynowego.
• Zrozumieć i zastosować różne algorytmy uczenia maszynowego.
• Korzystać z bibliotek takich jak Scikit-learn do analizy i przewidywania danych.
• Implementować modele uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego.
• Optymalizować i oceniać modele uczenia maszynowego skutecznie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz programistów, którzy chcą zastosować techniki NLP przy użyciu Pythona w Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje przetwarzania języka naturalnego.
• Przetwarzać i oczyszczać dane tekstowe do zadań NLP.
• Wykonywać analizę sentymentu przy użyciu bibliotek NLTK i SpaCy.
• Pracować z danymi tekstowymi w Google Colab w celu skalowalnego i współpracującego 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 szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów zajmujących się danymi na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować techniki prognozowania szeregów czasowych do rzeczywistych danych przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

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