Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do služby Google Colab Pro
- Colab versus Colab Pro: rozdíly a omezení
- Vytváření a správa notebooků
- Hardwarové akcelerátory a nastavení prostředí
Programování v Pythonu v cloudovém prostředí
- Číselníky kódu, formátování Markdown a struktura notebooků
- Instalace balíčků a nastavení prostředí
- Ukládání a verzování notebooků do Google Drive
Zpracování a vizualizace dat
- Načítání a analýza dat z souborů, tabulek v Google Sheets či API
- Využití nástrojů Pandas, Matplotlib a Seaborn k analýze
- Zpracování velkých objemů dat s možností jejich okamžité vizualizace
Strojové učení v prostředí Colab Pro
- Používání knihoven Scikit-learn a TensorFlow přímo v Colabu
- Trénování modelů s využitím GPU či TPU
- Hodnocení výkonnosti modelů a jejich optimalizace
Práce s frameworky pro hluboké učení
- Využití knihovny PyTorch v kombinaci s Colab Pro
- Správa paměti a systémových prostředků během provozu
- Ukládání průběžných výsledků trénování včetně kontrolních bodů modelu
Integrace a spolupráce v týmu
- Připojení úložiště Google Drive a sdílení datových souborů
- Spolupráce více uživatelů na společných notebookech
- Export výsledků do formátu GitHub nebo PDF pro další šíření
Optimalizace výkonu a osvědčené postupy
- Řízení doby trvání jednotlivých relací a prevence časových limitů
- Organizace kódu v notebooku pro lepší přehlednost a údržbu
- Rady pro řešení dlouhotrvajících nebo produkčních úloh
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Zkušenosti s programováním v Pythonu
- Orientace v Jupyter notebookech a základy datové analýzy
- Přehled o běžných pracovních postupech strojového učení
Kdo by měl tento kurz absolvovat
- Data scientisti a analytici
- Inženýři specializující se na strojové učení
- Vývojáři v Pythonu pracující na projektech z oblasti umělé inteligence či výzkumu
14 Hodiny