Szkolenia Google Colab w Radom

Google Colab Pro to oparty na chmury środowisko dla skalowalnego programowania w języku Python, oferujące wydajne GPU, dłuższe czasy działania i więcej pamięci do wymagających obciążeń związanymi ze sztuczną inteligencją i nauką o danych.

To prowadzone przez instruktora, na żywo trening (online lub stacjonarnie) jest skierowany do użytkowników Pythona na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą korzystać z Google Colab Pro do uczenia maszynowego, przetwarzania danych i współpracy naukowej w potężnym interfejsie notesu.

Po zakończeniu tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować i zarządzać chmurowymi notesami Pythona za pomocą Colab Pro.
• Korzystać z GPU i TPU do przyspieszenia obliczeń.
• Uprościć workflow uczenia maszynowego za pomocą popularnych bibliotek (np. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrować się z Google Drive i zewnętrznymi źródłami danych w projektach teamworkowych.

Format kursu

• Interaktywna prelekcja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowany trening dla tego kursu, prosimy skontaktować się z nami, aby uzgodnić szczegóły.

To prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie w Radom (online lub stacjonarne) jest skierowane do poziomu średniozaawansowanego naukowców danych i profesjonalistów opieki zdrowotnej, którzy chcą wykorzystać AI do zaawansowanych zastosowań w opiece zdrowotnej przy użyciu Google Colab.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować modele AI w opiece zdrowotnej przy użyciu Google Colab.
• Wykorzystywać AI do modelowania predykcyjnego danych opieki zdrowotnej.
• Analizować obrazy medyczne za pomocą technik sterowanych przez AI.
• badać kwestie etyczne w oparciu o AI w rozwiązaniach opieki zdrowotnej.

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 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.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowany do profesjonalistów zaawansowanego poziomu, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat uczenia z wzmocnieniem i jego praktycznych zastosowań w rozwoju sztucznej inteligencji za pomocą Google Colab.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje algorytmów uczenia z wzmocnieniem.
• Implementować modele uczenia z wzmocnieniem za pomocą TensorFlow i OpenAI Gym.
• Tworzyć inteligentnych agentów, którzy uczą się przez próbę i błąd.
• Optymalizować wydajność agentów za pomocą zaawansowanych technik, takich jak Q-learning i głębokie sieci Q (DQNs).
• Trenować agentów w symulowanych środowiskach za pomocą OpenAI Gym.
• Wdrażać modele uczenia z wzmocnieniem w zastosowaniach rzeczywistych.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Radom (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.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo przeprowadzany szkolenie w Radom (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, 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.

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.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo, szkolenie w Radom (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 w formie Radom (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.

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.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy szkolenie w Radom (online lub stacjonarny) jest skierowany do początkujących data scientistów i IT specialistów, którzy chcą poznać podstawy data science za pomocą Google Colab.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować i nawigować po Google Colab.
• Pisać i wykonywać podstawowy kod Python.
• Importować i zarządzać zestawami danych.
• Tworzyć wizualizacje za pomocą bibliotek Python.