Deep Learning with TensorFlow in Google Colab Počítačový Kurz

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktorův živý kurz (online nebo na místě) je určen pro pokročilé profesionály, kteří chtějí rozšířit své znalosti v oblasti modelů strojového učení, zdokonalit své dovednosti ve finetuningu hyperparametrů a naučit se efektivně nasazovat modely pomocí Google Colab.

• Implementace pokročilých modelů strojového učení s využitím populárních frameworků jako je Scikit-learn a TensorFlow.
• Optimalizace výkonu modelu prostřednictvím finetuningu hyperparametrů.
• Nasazování modelů strojového učení do skutečných aplikací pomocí Google Colab.
• Spolupráce a správa velkém měřítku projektů strojového učení v Google Colab.

Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktážní, živé školení na místě České republice (online nebo ve vybaveném prostoru) je zaměřeno na středně pokročilých datových vědců a zdravotnických profesionálů, kteří chtějí využít AI pro pokročilé aplikace ve zdravotnictví pomocí Google Colab.

• Implementovat AI modely pro zdravotnictví s využitím Google Colab.
• Využívat AI pro prediktivní modelování ve zdravotnických datech.
• Analyzovat lékařské obrazovky pomocí technik řízených AI.
• Prozkoumávat etické aspekty v AI-založených zdravotnických řešeních.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé datové vědce a inženýry, kteří chtějí použít Google Colab a Apache Spark pro zpracování a analýzu velkých dat.

• Nastavit prostředí pro velká data s využitím Google Colab a Sparku.
• Efektivně zpracovávat a analyzovat velké datové sady pomocí Apache Spark.
• Visualizovat velká data v spolupracujícím prostředí.
• Integrace Apache Spark s nástroji založenými na cloudových technologiích.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto školení s instruktorem (online nebo na místě) je určeno pro začátečnické datové vědce a IT odborníky, kteří chtějí seznámit se základy datové vědy pomocí Google Colab.

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

Pro je cloudová prostředí pro škálovatelnou Python vývoj, nabízející vysokorychlostní GPU, delší doby spuštění a více paměti pro náročné AI a datové vědy úlohy.

Tato kurzy vedoucí učitel (vzdáleně nebo na místě) je zaměřený na středně pokročilé Python uživatele, kteří chtějí použít Pro pro strojové učení, zpracování dat a společné výzkumy ve silném notebook rozhraní.

Konec tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Nastavit a spravovat cloudové Python notebooky pomocí Colab Pro.
• Použít Access GPU a TPU pro zrychlující výpočty.
• Usnadnit strojové učení pracovních postupů pomocí oblíbených knihoven (např. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrace s Google Drive a externími zdroji dat pro společné projekty.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Množství cvičení a praxe.
• Praktické implementace v živém laboratoři prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro žádost o přizpůsobený trénink pro tento kurz, kontaktujte nás ke schválení.

Po skončení tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktážní, živé školení na místě nebo online je určeno pokročilým odborníkům, kteří chtějí prohlubit znalosti v oblasti počítačového vidění a vyšetřit schopnosti TensorFlow pro vytváření pokročilých modelů pomocí Google Colab.

• Vytvořit a trénovat konvoluční neuronové sítě (CNNs) pomocí TensorFlow.
• Využít Google Colab pro škálovatelný a efektivní vývoj modelů v cloudu.
• Implementovat techniky předzpracování obrazu pro úlohy počítačového vidění.
• Nasadit modely počítačového vidění do skutečných aplikací.
• Využít přenosné učení pro zlepšení výkonu CNN modelů.
• Visualizovat a interpretovat výsledky modelů klasifikace obrazu.

Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktážní, živé školení na místě (online nebo osobně) je určeno začínajícím datovým vědcům, kteří chtějí naučit, jak vytvářet významné a vizuálně poutavé datové vizualizace.

• Nastavit a orientovat se v Google Colab pro vizualizaci dat.
• Vytvářet různé druhy grafů pomocí Matplotlibu.
• Používat Seaborn pro pokročilé vizualizační techniky.
• Vylepšovat grafy pro lepší prezentaci a jasnost.
• Efektivně interpretovat a prezentovat data pomocí vizuálních nástrojů.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

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

• Nastavit a orientovat se v prostředí Google Colab pro projekty strojového učení.
• Pochopit a aplikovat různé algoritmy strojového učení.
• Používat knihovny jako Scikit-learn pro analýzu a predikci dat.
• Implementovat modely řízeného a nápravného učení.
• Efektivně optimalizovat a hodnotit modely strojového učení.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto vedené instruktorem live školení na místě nebo online (na dálku) je určeno pro středně pokročilé datové vědce a vývojáře, kteří chtějí používat techniky PZN pomocí Python ve Google Colab.

• Porozumět základním konceptům procesování přirozeného jazyka.
• Prezpracovat a vyčistit textová data pro úkoly PZN.
• Provádět analýzu nálady pomocí knihoven NLTK a SpaCy.
• Pracovat s textovými daty pomocí Google Colab pro škálovatelné a kolaborativní vývoj.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno začínajícím vývojářům a analytikům dat, kteří chtějí naučit se programování jazykem Python od základu pomocí Google Colab.

• Porozumět základům programovacího jazyka Python.
• Implementovat kód v prostředí Google Colab.
• Využít struktury ovládání pro správu toku programu Python.
• Vytvářet funkce pro organizaci a efektivní opakované použití kódu.
• Prozkoumat a využít základní knihovny pro programování jazykem Python.

Po dokončení tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktorovo řízené, živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno pokročilým profesionálům, kteří chtějí prohlębít své znalosti reforčního učení a jeho praktických aplikací v rozvoji AI pomocí Google Colab.

• Porozumět základním konceptům algoritmů reforčního učení.
• Implementovat modely reforčního učení pomocí TensorFlow a OpenAI Gym.
• Vytvářet inteligentní agenty, které se učí prostřednictvím pokusů a omylů.
• Optimalizovat výkon agentů pomocí pokročilých technik jako je Q-learning a hluboká Q-sítě (DQNs).
• Trénovat agenty v simulovaných prostředích pomocí OpenAI Gym.
• Nasazovat modely reforčního učení pro skutečné aplikace.

TensorFlow je API druhé generace Google open source softwarové knihovny pro Deep Learning. Systém je navržen tak, aby usnadnil výzkum v oblasti strojového učení a aby byl rychlý a snadný přechod od výzkumného prototypu k produkčnímu systému.

Publikum

Tento kurz je určen pro inženýry, kteří chtějí použít TensorFlow pro své projekty Deep Learning

Po absolvování tohoto kurzu budou delegáti:

porozumět struktuře a mechanismům nasazení TensorFlow být schopen provádět úlohy instalace / produkčního prostředí / architektury a konfigurace být schopen posuzovat kvalitu kódu, provádět ladění, monitorování být schopen implementovat pokročilou produkci, jako jsou tréninkové modely, vytváření grafů a protokolování

Tento kurz na konkrétních příkladech zkoumá použití Tensor Flow pro účely rozpoznávání obrazu

Publikum

Tento kurz je určen pro inženýry, kteří chtějí využít TensorFlow pro účely rozpoznávání obrazu

Po absolvování tohoto kurzu budou delegáti schopni:

porozumět struktuře a mechanismům nasazení TensorFlow provádět instalaci / produkční prostředí / architekturu a konfiguraci hodnotit kvalitu kódu, provádět ladění, monitorovat implementovat pokročilou produkci, jako jsou tréninkové modely, vytváření grafů a protokolování

Koncepci obecného kurzu: Po skončení tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktorské, živé školení (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé datové profesionály, kteří chtějí použít techniky prognózy časových řad ke skutečným datům pomocí Google Colab.

• Pochopit základy analýzy časových řad.
• Používat Google Colab k práci s časovými řadami dat.
• Použít ARIMA modely ke kladivu trendů dat.
• Využít knihovnu Prophet z Facebook pro flexibilní prognózy.
• Visualizovat časové řady a výsledky prognóz.

TensorFlow™ je open source softwarová knihovna pro numerické výpočty pomocí grafů toku dat.

SyntaxNet je neural-network Natural Language Processing framework pro TensorFlow.

Word2Vec se používá pro učení vektorové reprezentace slov, nazývané "word embeddings". Word2vec je obzvláště výpočetně efektivní prediktivní model pro učení slovních vložek z surového textu. Přichází ve dvou chutích, kontinuálním modelu Bag-of-Words (CBOW) a modelu Skip-Gram (Kapitola 3.1 a 3.2 v Mikolov et al.a)

SyntaxNet a Word2Vec umožňují uživatelům vytvářet modely učení z přirozeného jazyka.

publikum

Tento kurz je zaměřen na vývojáře a inženýry, kteří mají v úmyslu pracovat s SyntaxNet a Word2Vec modely v jejich TensorFlow grafy.

Po dokončení tohoto kurzu budou delegáty:

• pochopit TensorFlow strukturu a mechanismy implementace’s
• schopnost provádět instalaci / výrobní prostředí / architektonické úkoly a konfigurace
• schopnost posoudit kvalitu kódu, provádět debugování, monitorování
• být schopen implementovat pokročilé výrobní modely, jako jsou tréninkové modely, termíny, stavební grafy a logování