Uczenie przez wzmacnianie z Google Colab - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat modeli uczenia maszynowego, poprawić umiejętności dostrajania hiperparametrów oraz nauczyć się skutecznie wdrażać modele za pomocą Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować zaawansowane modele uczenia maszynowego przy użyciu popularnych frameworków, takich jak Scikit-learn i TensorFlow.
• Optymalizować wydajność modeli poprzez dostrajanie hiperparametrów.
• Wdrażać modele uczenia maszynowego w rzeczywistych aplikacjach za pomocą 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.

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 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.

Głębokie Uczenie przez Wzmocnienie (DRL) łączy zasady uczenia przez wzmacnianie z architekturami głębokiego uczenia się, umożliwiając agentom podejmowanie decyzji poprzez interakcję z ich środowiskiem. Stanowi podstawę wielu współczesnych postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji, takich jak samochody autonomiczne, sterowanie robotami, algorytmiczny handel oraz systemy rekomendacji adaptacyjnych. DRL pozwala sztucznemu agentowi uczyć się strategii, optymalizować polityki i podejmować autonomiczne decyzje na podstawie prób i błędów, wykorzystując uczenie oparte na nagrodach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do programistów i naukowców zajmujących się danymi na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poznać i zastosować techniki Głębokiego Uczenia przez Wzmocnienie do budowy inteligentnych agentów zdolnych do autonomicznego podejmowania decyzji w złożonych środowiskach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teoretyczne podstawy i matematyczne zasady Uczenia przez Wzmocnienie.
• Zaimplementować kluczowe algorytmy RL, w tym Q-Learning, Policy Gradients oraz metody Actor-Critic.
• Budować i trenować agentów Głębokiego Uczenia przez Wzmocnienie przy użyciu TensorFlow lub PyTorch.
• Zastosować DRL w rzeczywistych zastosowaniach, takich jak gry, robotyka i optymalizacja decyzji.
• Rozwiązywać problemy, wizualizować i optymalizować wydajność treningu przy użyciu nowoczesnych narzędzi.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja pod kierunkiem instruktora.
• Ćwiczenia praktyczne i implementacje.
• Demonstracje kodowania na żywo i aplikacje oparte na projektach.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowaną wersję tego kursu (np. z użyciem PyTorch zamiast TensorFlow), skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

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 na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do data scientistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zdobyć kompleksową wiedzę i praktyczne umiejętności w zakresie zarówno Dużych Modeli Językowych (LLMs), jak i Uczenia przez Wzmocnienie (RL).

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć komponenty i funkcjonalność modeli transformatorowych.
• Optymalizować i dostosowywać LLMs do konkretnych zadań i zastosowań.
• Zrozumieć podstawowe zasady i metodologie uczenia przez wzmocnienie.
• Dowiedzieć się, jak techniki uczenia przez wzmocnienie mogą poprawić wydajność LLMs.

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

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w projektach związanych z uczeniem maszynowym.
• Zrozumieć i stosować 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 w sposób efektywny.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących programistów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się programowania w Pythonie od podstaw, korzystając z Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zrozumieć podstawy języka programowania Python.
• Wdrażać kod Python w środowisku Google Colab.
• Wykorzystywać struktury sterujące do zarządzania przepływem programu w Pythonie.
• Tworzyć funkcje w celu organizacji i efektywnego ponownego wykorzystania kodu.
• Poznawać i używać podstawowych bibliotek do programowania w Pythonie.

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.