Počítačové vidění s využitím Google Colab a TensorFlow 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.

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 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.

Toto školení pod vedením lektora České republice (online nebo na místě) je určeno pro začínající datové vědce a IT profesionály, kteří se chtějí naučit základy datové vědy s využitím nástroje Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a orientovat se v prostředí Google Colab.
• Psát a spouštět jednoduchý kód v jazyce Python.
• Načítat a pracovat s datovými soubory.
• Vytvářet vizualizace pomocí knihoven v Pythonu.

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.

Toto praktické školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro policisty začátečníky, kteří si přejí přejít od ručního kreslení portrétů k využívání nástrojů umělé inteligence při vývoji systémů na rozpoznávání obličejů.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy umělé inteligence a strojového učení.
• Seznámit se se základy digitálního zpracování obrazu a jeho využitím při rozpoznávání obličejů.
• Získat dovednosti potřebné k používání nástrojů a frameworků umělé inteligence při vytváření modelů pro rozpoznávání obličejů.
• Získat praktické zkušenosti s tvorbou, trénováním a testováním systémů na rozpoznávání obličejů.
• Porozumět etickým aspektům a osvědčeným postupům při využívání technologie rozpoznávání obličejů.

Tento praktický kurz o České republice pokrývá základy Fiji a ImageJ pro biologický výzkum. Účastníci získají praktické dovednosti v předzpracování obrazů, kvantitativní analýze a automatizaci pomocí makr, aby mohli optimalizovat pracovní postupy pro histologické tkáně, buňky a jiné vzorky za podmínek reprodukovatelných výsledků.

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 kurz vedený lektorem České republice (online nebo prezenčně) je určen začínajícím vývojářům a analytikům dat, kteří se chtějí naučit programovat v Pythonu od základů s použitím Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům programovacího jazyka Python.
• Psát a spouštět kód v prostředí Google Colab.
• Využívat řídicí struktury k ovládání průběhu programu v Pythonu.
• Vytvářet funkce za účelem efektivní organizace a opětovného použití kódu.
• Seznámit se s základními knihovnami určenými k programování v Pythonu.

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.

Toto školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro profesionály středně pokročilé úrovně, kteří chtějí s pomocí Vision Builder AI navrhovat, implementovat a optimalizovat systémy automatizované inspekce pro procesy SMT (technologie povrchové montáže).

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a konfigurovat automatizované inspekce pomocí Vision Builder AI.
• Zachytávat a předzpracovávat vysoce kvalitní snímky pro analýzu.
• Používat logická rozhodnutí k detekci vad a ověřování správnosti procesů.
• Vytvářet inspekční zprávy a optimalizovat výkon celého systému.