Úvod do používání Google Colab pro datovou vědu Počítačový Kurz

Toto praktické školení pod vedením lektora (online nebo na místě) je určeno pokročilým profesionálům, kteří si chtějí prohloubit znalosti o modelech strojového učení, zdokonalit dovednosti v ladění parametrů a naučit se efektivně nasazovat modely pomocí nástroje Google Colab.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet pokročilé modely strojového učení s využitím populárních nástrojů jako Scikit-learn a TensorFlow.
• Optimalizovat výkon modelů prostřednictvím ladění jejich parametrů.
• Nasazovat modely strojového učení do praktických aplikací pomocí Google Colab.
• Spolupracovat na rozsáhlých projektech v oblasti strojového učení a spravovat je v prostředí Google Colab.

Tento kurz se zabývá praktickými aspekty datové vědy a umělé inteligence s využitím jazyka Python – poskytuje profesionálům dovednosti potřebné k analýze dat, tvorbě modelů strojového učení a nasazování aplikací založených na umělé inteligenci v podnikovém prostředí. Prochází se pracovními postupy CRISP-DM, statistickou analýzou, monitorováním nad dohledem i bez něj, hlubokým učením s využitím knihovny Tensorflow, zpracováním přirozeného jazyka, prací s velkými daty prostřednictvím Sparku a také tvorbou sdělení založených na datech. Je ideální volbou pro začátečníky, kteří usilují o certifikaci v oblasti datové vědy s použitím Pythonu a o profesionální školení zaměřené na analytiku.

Toto školení pod vedením lektora probíhá v <lok> (online či na místě) a je určeno datovým vědcům i zdravotnickým odborníkům středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít umělou inteligenci k tvorbě pokročilých aplikací ve zdravotnictví s pomocí Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Implementovat modely umělé inteligence pro zdravotnictví s využitím Google Colab.
• Využívat AI k prediktivnímu modelování na základě zdravotnických dat.
• Provádět analýzu lékařských snímků pomocí technik řízených umělou inteligencí.
• Seznámit se s etickými aspekty řešení využívajících umělou inteligenci ve zdravotnictví.

Toto instruktorem vedené živé školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na účastníky středně pokročilé úrovně, kteří chtějí automatizovat a spravovat pracovní postupy strojového učení, včetně tréninku modelů, validace a nasazení pomocí Apache Airflow.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit Apache Airflow pro orchestraci pracovních postupů strojového učení.
• Automatizovat úkoly předzpracování dat, tréninku modelů a validace.
• Integrovat Airflow s rámci a nástroji pro strojové učení.
• Nasadit modely strojového učení pomocí automatizovaných kanálů.
• Monitorovat a optimalizovat pracovní postupy strojového učení v produkci.

Jedná se o živé školení vedené instruktorem v <lok> (online nebo na místě), určené pro datové vědce a analytiky na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí využít AWS Cloud9 ke zefektivnění svých pracovních postupů v oblasti datové vědy.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit prostředí pro datovou vědu v AWS Cloud9.
• Provádět analýzu dat s použitím jazyků Python a R spolu s nástrojem Jupyter Notebook v rámci Cloud9.
• Integrovat AWS Cloud9 se službami AWS určenými k práci s daty, jako jsou S3, RDS a Redshift.
• Využívat AWS Cloud9 při vývoji a nasazování modelů strojového učení.
• Optimalizovat cloudová pracovní postupy vhodné pro analýzu a zpracování dat.

Toto živé školení vedené lektorem <na místě> (online nebo na místě) je určeno pro datové vědce a inženýry středně pokročilé úrovně, kteří chtějí využít Google Colab a Apache Spark ke zpracování velkých dat.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit prostředí pro práci s velkými daty pomocí Google Colab a Sparku.
• Efektivně zpracovávat a analyzovat rozsáhlé datové sady pomocí Apache Sparku.
• Vizualizovat velká data v prostředí umožňujícím spolupráci více uživatelů.
• Integrovat Apache Spark s nástroji cloudových platforem.

Google Colab Pro je cloudová platforma určená k rozvoji programů v Pythonu, která nabízí vysoce výkonné GPU, delší dobu provozu a více paměti – to vše pro náročné úlohy v oblasti umělé inteligence a datové analýzy.

Toto živé školení pod vedením instruktora (prováděné online nebo přímo na místě) je určeno pro uživatele Pythonu na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí využít Google Colab Pro k vytváření modelů strojového učení, zpracování dat a spolupráci při výzkumu prostřednictvím intuitivního rozhraní notebooků.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a spravovat cloudové notebooky v Pythonu pomocí služby Colab Pro.
• Využívat GPU i TPU k urychlení výpočtů.
• Optimalizovat pracovní postupy strojového učení s využitím oblíbených knihoven jako TensorFlow, PyTorch či Scikit-learn.
• Propojit notebooky s Google Drive a dalšími externími zdroji dat pro spolupráci na projektech.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Bohatá série cvičení a praktických úkolů.
• Praktické procvičování v reálném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat kurz upravený na míru, kontaktujte nás a domluvíme detaily.

Toto živé školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno profesionálům na pokročilé úrovni, kteří si chtějí prohloubit znalosti v oblasti počítačového vidění a seznámit se s možnostmi TensorFlow při tvorbě sofistikovaných modelů za pomoci Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet a trénovat konvoluční neurální sítě (CNN) pomocí TensorFlow.
• Využívat Google Colab k škálovatelnému a efektivnímu vývoji modelů v cloudovém prostředí.
• Aplikovat techniky předzpracování obrazu při řešení úloh počítačového vidění.
• Nasazovat modely počítačového vidění do reálných aplikací.
• Využívat přenosové učení ke zvýšení výkonnosti modelů CNN.
• Vizualizovat a interpretovat výsledky modelů určených k klasifikaci obrazu.

Toto živé školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro datové vědce a vývojáře středně pokročilé úrovně, kteří chtějí porozumět a uplatňovat techniky hlubokého učení v prostředí Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a ovládat prostředí Google Colab pro projekty v oblasti hlubokého učení.
• Porozumět základům neuronových sítí.
• Vytvářet modely hlubokého učení pomocí knihovny TensorFlow.
• Trénovat a vyhodnocovat modely hlubokého učení.
• Využívat pokročilé funkce knihovny TensorFlow při práci s hlubokým učením.

Toto interaktivní školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro začínající datové analytiky, kteří se chtějí naučit vytvářet smysluplné a vizuálně atraktivní grafy.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a ovládat Google Colab pro účely vizualizace dat.
• Vytvářet různé typy grafů pomocí knihovny Matplotlib.
• Využívat Seaborn k pokročilejším vizualizačním technikám.
• Upravovat grafy tak, aby byly přehlednější a vhodnější pro prezentaci.
• Správně interpretovat a prezentovat data s pomocí vizuálních nástrojů.

Tento kurz vedený lektorem (online nebo na místě) je určen pro datové vědce a programátory středně pokročilé úrovně, kteří chtějí efektivně využívat algoritmy strojového učení v prostředí Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a ovládat Google Colab pro projekty strojového učení.
• Porozumět různým algoritmům strojového učení a umět je uplatnit.
• Využívat knihovny jako Scikit-learn k analýze a predikci dat.
• Implementovat modely strojového učení s učením pod dohledem i bez něj.
• Účinně optimalizovat a vyhodnocovat modely strojového učení.

Toto živé školení vedené lektorem České republice (online nebo na místě) je určeno pro datové vědce a vývojáře středně pokročilé úrovně, kteří chtějí uplatnit metody NLP pomocí Pythonu ve službě Google Colab.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základním principům zpracování přirozeného jazyka.
• Připravit a očistit textová data určená k analýze pomocí NLP technik.
• Provádět analýzu sentimentu s využitím knihoven NLTK a SpaCy.
• Práce s textovými daty v prostředí Google Colab, které umožňuje škálovatelný i kolektivní vývoj projektů.

Tento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen začínajícím vývojářům a analytikům dat, kteří chtějí naučit se programovat v jazyce Python od základu pomocí platformy Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům programovacího jazyka Python.
• Implementovat kód v jazyce Python v prostředí Google Colab.
• Používat struktury ovládání pro správu toku programu v jazyce Python.
• Vytvářet funkce k efektivnímu organizování a reužívání kódu.
• Prozkoumat a používat základní knihovny pro programování v jazyce Python.

Toto živé školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro odborníky s pokročilými znalostmi, kteří si chtějí prohloubit porozumění reinforcementovému učení a jeho praktickým využitím při vývoji umělé inteligence pomocí Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základní koncepty algoritmů reinforcementového učení.
• Implementovat modely reinforcementového učení s využitím knihoven TensorFlow a OpenAI Gym.
• Vytvářet inteligentní agenty, kteří se učí prostřednictvím pokusů a omylů.
• Optimalizovat výkonnost agentů pomocí pokročilých metod jako je Q-learning a hluboké Q-sítě (DQNs).
• Trénovat agenty v simulovaném prostředí s využitím OpenAI Gym.
• Nasazovat modely reinforcementového učení do reálných aplikací.

Toto živé školení pod vedením lektora České republice (online nebo prezenčně) je určeno datovým specialistům středně pokročilé úrovně, kteří chtějí aplikovat techniky prognózování časových řad na skutečné data za pomoci nástroje Google Colab.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základní principy analýzy časových řad.
• Využívat Google Colab k práci s daty časových řad.
• Aplikovat modely ARIMA na předpovídání vývoje dat.
• Využívat knihovnu Prophet od Facebooku pro flexibilní prognózy.
• Vytvářet vizualizace časových řad a výsledků jejich předpovědí.