Google Colab Pro: Měřitelné Python a AI pracovní postupy v cloudu Počítačový Kurz

Tento instruktážní, živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro pokročilé profesionály, kteří chtějí posílit své znalosti strojového učení, zlepšit své dovednosti v optimalizaci hyperparametrů a naučit se efektivně nasazovat modely pomocí Google Colab.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Implementovat pokročilé modely strojového učení pomocí populárních frameworků jako je Scikit-learn a TensorFlow.
• Optimalizovat výkon modelu prostřednictvím tuningu hyperparametrů.
• Nasazovat modely strojového učení ve skutečných aplikacích pomocí Google Colab.
• Spolupracovat a spravovat velká projekta strojového učení v prostředí Google Colab.

Tento instruktorově provázený živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé datové vědce a zdravotnické profesionály, kteří chtějí využít AI pro pokročilé aplikace v zdravotnictví pomocí Google Colab.

Koncepce tohoto školení umožní účastníkům:

• Implementovat AI modely pro zdravotnictví pomocí Google Colab.
• Využít AI pro prediktivní modelování v datech z oblasti zdravotnictví.
• Analýzuji medicínské snímky s technikami podporovanými umělou inteligencí.
• Prozkoumávání etických aspektů v AI-založených řešeních pro zdravotnictví.

Tento instruktážní živý kurz (na místě nebo online) je určen pro středně pokročilé datové vědce a inženýry, kteří chtějí použít Google Colab a Apache Spark pro zpracování velkých dat a analytiku.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit prostředí pro velká data pomocí Google Colab a Sparku.
• Efektivně zpracovat a analyzovat výrazné datové sady pomocí Apache Spark.
• Visualizovat velká data ve spolupracovném prostředí.
• Integrace Apache Spark se cloudovými nástroji.

Tento instruktážní živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro začínající datové vědce a IT profesionály, kteří chtějí naučit se základy datové vědy pomocí Google Colab.

Konec kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a navigovat v Google Colab.
• Psát a spouštět základní kód v Python.
• Importovat a spravovat datasety.
• Vytvářet vizualizace pomocí knihoven Python.

Tento instruktorův kurz (na místě nebo online) je určen pokročilým profesionálům, kteří chtějí prohlубit své znalosti v oblasti počítačového zpracování obrazu azkoumat schopnosti TensorFlow pro rozvoj pokročilých vizuálních modelů pomocí Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci moci:

• Sestavovat a školení konvolučních neuronových sítí (CNNs) pomocí TensorFlow.
• Využívat Google Colab pro škálovatelný a efektivní vývoj modelů na základě cloudových technologií.
• Implementovat techniky předzpracování obrazu pro úlohy počítačového zpracování obrazu.
• Nasazovat modely počítačového zpracování obrazu do skutečných aplikací.
• Používat přenosné učení k posílení výkonu CNN modelů.
• Visualizovat a interpretovat výsledky modelů třídění obrazů.

Tento instruktorově prováděný živý výcvik (na místě nebo online) je určen pro středně pokročilé datové vědce a programátory, kteří chtějí porozumět a aplikovat hlubokou školení pomocí prostředí Google Colab.

Koncepci tohoto výcviku budou účastníci schopni:

• nastavit a orientovat se v Google Colab pro projekty s hlubokým učením.
• porozumět základům neuronových sítí.
• implementovat modely hlubokého školení pomocí TensorFlow.
• trénovat a hodnocení modelů s hlubokým učením.
• využívání pokročilých funkcí TensorFlow pro hluboké učení.

Tento instruktorův přímý živý výcvik na místě nebo online je určen pro začínající datové vědce, kteří chtějí naučit se vytvářet významné a vizuálně působivé datové vizualizace.

Koncepci tohoto výcviku budou účastníci schopni:

• Nastavit a orientovat se v Google Colab pro datovou vizualizaci.
• Vytvářet různé typy grafů pomocí Matplotlibu.
• Používat Seaborn pro pokročilé vizualizační techniky.
• Vlastněnit grafy na zlepšení prezentace a jasnosti.
• Efektivně interpretovat a prezentovat data pomocí vizuálních nástrojů.

Tento instruktorův vedený,živý trénink (online nebo na místě) je zaměřen na středně pokročilé datové vědce a programátory, kteří chtějí efektivně aplikovat algoritmy strojového učení pomocí prostředí Google Colab.

Konec tréninku budou účastníci schopni:

• Nastavit a orientovat se v prostředí Google Colab pro projekty strojového učení.
• Pochopit a aplikovat různé algoritmy strojového učení.
• Použít knihovny jako Scikit-learn pro analýzu a predikci dat.
• Implementovat modely supervizovaného a nesupervizovaného učení.
• Efektivně optimalizovat a vyhodnotit modely strojového učení.

Tento instruktážní živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé datové vědce a vývojáře, kteří chtějí použít techniky zpracování přirozeného jazyka pomocí Python v Google Colab.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit klíčové koncepty zpracování přirozeného jazyka.
• Prezpracovávat a čistit textová data pro úkoly NLP.
• Provádět analýzu sentimentu pomocí knihoven NLTK a SpaCy.
• Pracovat s textovými daty pomocí Google Colab pro škálovatelnou a spoluprávní vývoj.

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.

Tento instruktážní živý kurz na místě nebo online je určen pro pokročilé odborníky, kteří chtějí zprofoundnit své znalosti o reforčním učení a jeho praktických aplikacích v rozvoji umělé inteligence pomocí Google Colab.

Koncepce tohoto kurzu umožní účastníkům:

• Pochopit základní koncepty algoritmů reforčního učení.
• Implementovat modely reforčního učení pomocí TensorFlow a OpenAI Gym.
• Vytvořit inteligentní agenty, které se učí metodou zkoušek a omylů.
• Optimalizovat výkon agentů pomocí pokročilých technik jako je Q-learning a hluboká síť Q (DQN).
• Trénovat agenty v umělém prostředí pomocí OpenAI Gym.
• Nasazovat modely reforčního učení pro skutečné aplikace.

Tento instruktážní až živý kurz (na místě nebo online) je určen pro středně pokročilé datové profesionály, kteří chtějí použít techniky předpovědí časových řad na skutečná data pomocí Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům analýzy časových řad.
• Používat Google Colab pro práci s časovými řadami dat.
• Aplikovat modely ARIMA pro předpověď trendy dat.
• Využívat knihovnu Prophet z Facebook pro flexibilní předpovědi.
• Zobrazit časové řady dat a výsledky předpovědí.