Szkolenia Google Colab w Piotrków Trybunalski

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.

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 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.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Piotrków Trybunalski (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat uczenia z wzmocnieniem i jego praktycznych zastosowaniach w rozwoju AI przy użyciu Google Colab.

• Zrozumieć podstawowe koncepcje algorytmów uczenia z wzmocnieniem.
• Wdrożyć modele uczenia z wzmocnieniem przy użyciu TensorFlow i OpenAI Gym.
• Tworzyć inteligentnych agentów, którzy uczą się przez próbę i błąd.
• Optymalizować wydajność agentów przy użyciu zaawansowanych technik, takich jak Q-learning i głębokie sieci Q (DQNs).
• Trenować agentów w symulowanych środowiskach przy użyciu OpenAI Gym.
• Wdrażać modele uczenia z wzmocnieniem do realnych zastosowań.

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.

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 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.

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.

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 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.

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.

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.