Hluboké učení s TensorFlow v Google Colab Počítačový Kurz

Toto instruktorem vedeno živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno pokročilým profesionálům, kteří si přejí rozšířit své znalosti modelů strojového učení, zlepšit své dovednosti v optimalizaci hyperparametrů a naučit se, jak efektivně nasazovat modely pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

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

Toto instruktorem vedené, živé školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové analytiky a pracovníky zdravotnictví, kteří chtějí využít AI pro pokročilé aplikace v zdravotnictví pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat AI modely pro zdravotnictví pomocí Google Colab.
• Používat AI pro prediktivní modelování v datách zdravotnictví.
• Analyzovat lékařské obrázky pomocí technik řízených AI.
• Prozkoumat etické aspekty v řešeních zdravotnictví založených na AI.

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.

Tato instruktorem vedena živá školení v České republice (online nebo na místě) je určená začínajícím data scientištkám a IT profesionálům, kteří chtějí naučit se základy data science pomocí Google Colab.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a orientovat se v Google Colab.
• Psát a spouštět základní Python kód.
• Importovat a spravovat datové soubory.
• Vytvářet vizualizace pomocí Python knihoven.

Google Colab Pro je cloudové prostředí pro měřitelný vývoj v Pythonu, které nabízí vysokovýkonnostní GPU, delší časy běhu a více paměti pro náročné pracovní postupy AI a datových věd.

Tato školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je zaměřena na uživatelů Pythonu střední úrovně, kteří chtějí Google Colab Pro použít pro strojové učení, zpracování dat a spolupracující výzkum v silném prostředí notebooku.

Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a spravovat cloudové Python notebooky pomocí Colab Pro.
• Přistupovat k GPU a TPU pro akcelerovaný výpočet.
• Optimalizovat pracovní postupy strojového učení pomocí populárních knihoven (např. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrovat se Službou Google Drive a externími zdroji dat pro spolupracující projekty.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Množství cvičení a praktického procvičování.
• Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás k uspořádání.

Tuto vedenou instruktorem, živou školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé odborníky, kteří si přejí hloubkověji pochopit počítačové vidění a využít možnosti TensorFlow pro vyvíjení sofistikovaných vizuálních modelů s využitím Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet a trénovat konvoluční neuronové sítě (CNN) pomocí TensorFlow.
• Využívat Google Colab pro škálovatelný a efektivní vývoj modelů na cloudu.
• Implementovat techniky předzpracování obrázků pro úlohy počítačového vidění.
• Nasazovat modely počítačového vidění do reálných aplikací.
• Používat transfer learning k zlepšení výkonu CNN modelů.
• Vizualizovat a interpretovat výsledky modelů klasifikace obrázků.

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.

Toto instruktorem vedené tréninkové kurzy v České republice (online nebo na místě) je určeno datovým vedcům, kteří chtějí TensorFlow použít pro analýzu potenciálních dat o podvodech.

Na konci tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Vytvořit model detekce podvodů v Pythonu a TensorFlow.
• Sestavit lineární regrese a lineární regresní modely pro předpověď podvodů.
• Vyvinout aplikaci AI od A do Z pro analýzu dat o podvodech.

Toto instruktorem vedené živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým datovým vědcům a programátorům, kteří chtějí efektivně používat algoritmy strojového učení v prostředí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a navigovat v Google Colab pro projekty strojového učení.
• Porozumět a aplikovat různé algoritmy strojového učení.
• Používat knihovny jako Scikit-learn k analýze a predikci dat.
• Implementovat nadzorované a nezásahové modely učení.
• Optimalizovat a vyhodnocovat modely strojového učení efektivně.

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.

Toto vedené školení (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře a analytiky dat, kteří se chtějí učit používat TensorFlow 2.x k vytváření prediktorů, klasifikátorů, generativních modelů, neuronových sítí atd.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Instalovat a konfigurovat TensorFlow 2.x.
• Pochopit výhody TensorFlow 2.x oproti předchozím verzím.
• Vytvářet modely hlubokého učení.
• Implementovat pokročilý klasifikátor obrazů.
• Nasazovat modely hlubokého učení do cloudu, mobilních zařízení a systémů IoT (Internet věcí).

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.