Reinforcement Learning with 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.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do data scientistów i profesjonalistów z branży zdrowotnej na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać sztuczną inteligencję do zaawansowanych aplikacji w opiece zdrowotnej za pomocą Google Colab.

• Wdrożyć modele AI dla opieki zdrowotnej za pomocą Google Colab.
• Używać AI do modelowania predykcyjnego w danych zdrowotnych.
• Analizować obrazowanie medyczne za pomocą technik opartych na AI.
• Badanie etycznych aspektów rozwiązań opartych na AI w opiece zdrowotnej.

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:

• Konfigurować i nawigować w 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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się podstaw Deep Reinforcement Learning podczas tworzenia agenta Deep Learning.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie kluczowych koncepcji stojących za Deep Reinforcement Learning i umiejętność odróżnienia go od uczenia maszynowego.
• Zastosowanie zaawansowanych algorytmów Reinforcement Learning do rozwiązywania rzeczywistych problemów.
• Zbuduj agenta głębokiego uczenia.

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.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists who wish to gain a comprehensive understanding and practical skills in both Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL).

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the components and functionality of transformer models.
• Optimize and fine-tune LLMs for specific tasks and applications.
• Understand the core principles and methodologies of reinforcement learning.
• Learn how reinforcement learning techniques can enhance the performance of LLMs.

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.

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.

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.