Posílení učení s Google Colab 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.

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.

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.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a datové vědce, kteří se chtějí naučit základy Deep Reinforcement Learning při vytváření agenta Deep Learning Agent.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět klíčovým konceptům za Deep Reinforcement Learning a umět je odlišit od strojového učení.
• Aplikujte pokročilé Reinforcement Learning algoritmy k řešení skutečných problémů.
• Vybudujte si agenta 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.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce, kteří chtějí získat komplexní porozumění a praktické dovednosti v Large Language Models (LLMs) i Reinforcement Learning (RL).

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit komponenty a funkce modelů transformátorů.
• Optimalizujte a vylaďte LLM pro konkrétní úlohy a aplikace.
• Pochopte základní principy a metodiky posilovacího učení.
• Zjistěte, jak mohou techniky učení posilování zlepšit výkon LLM.

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.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí jít nad rámec tradičních přístupů strojového učení a naučit počítačový program zjišťovat věci (řešit problémy) bez použití označených dat a velké datové sady.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a aplikujte knihovny a programovací jazyk potřebný k implementaci Reinforcement Learning.
• Vytvořte softwarového agenta, který je schopen se učit prostřednictvím zpětné vazby namísto učení pod dohledem.
• Naprogramujte agenta k řešení problémů, kde je rozhodování sekvenční a konečné.
• Aplikujte znalosti na návrh softwaru, který se může učit podobným způsobem, jakým se učí lidé.

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.