Google Colab Školení v České republice

Google Colab Pro je cloudová prostředí pro škálovatelné Python vývoj, nabízející vysokou výkonnost GPU, delší doba běhu a více paměti pro náročné AI a datové vědy úlohy.

Tento instruktážní, živý trénink (online nebo na místě) je určen středně pokročilým Python uživatelům, kteří chtějí použít Google Colab Pro pro strojové učení, zpracování dat a kolaborativní výzkum v mocném notebook rozhraní.

Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci moci:

• Nastavit a spravovat cloudové Python notebooky pomocí Colab Pro.
• Používat Access GPUs a TPUs pro zrychlenou výpočetní akceleraci.
• Zjednodušit pracovní postupy strojového učení pomocí populárních knihoven (např. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrace s Google Drive a vnějšími zdroji dat pro kolaborativní projekty.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktické implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na individualizovaný trénink pro tento kurz, prosím kontaktujte nás k domluvě.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce a zdravotnické profesionály, kteří chtějí využít umělou inteligenci pro pokročilé zdravotnické aplikace pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementujte modely umělé inteligence pro zdravotnictví pomocí Google Colab.
• Použití umělé inteligence pro prediktivní modelování ve zdravotnických datech.
• Analyzujte lékařské snímky pomocí technik řízených umělou inteligencí.
• Prozkoumejte etické aspekty ve zdravotnických řešeních založených na umělé inteligenci.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce a inženýry, kteří chtějí používat Google Colab a Apache Spark pro zpracování a analýzu velkých dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte prostředí velkých dat pomocí Google Colab a Spark.
• Zpracujte a analyzujte efektivně velké soubory dat pomocí Apache Spark.
• Vizualizujte velká data v prostředí pro spolupráci.
• Integrujte Apache Spark s cloudovými nástroji.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové profesionály, kteří chtějí použít techniky prognózování časových řad na reálná data pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy analýzy časových řad.
• K práci s daty časových řad použijte Google Colab.
• Použijte modely ARIMA k předpovědím trendů dat.
• Pro flexibilní předpovědi využijte knihovnu Prophet Facebook.
• Vizualizujte data časových řad a výsledky prognóz.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří si přejí prohloubit své znalosti posilovacího učení a jeho praktických aplikací při vývoji umělé inteligence pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět základním konceptům výukových algoritmů posilování.
• Implementujte modely učení posilování pomocí TensorFlow a OpenAI Gym.
• Vyvíjejte inteligentní agenty, kteří se učí metodou pokusů a omylů.
• Optimalizujte výkon agentů pomocí pokročilých technik, jako je Q-learning a hluboké Q-networks (DQN).
• Trénujte agenty v simulovaných prostředích pomocí OpenAI Gym.
• Nasaďte výukové modely posilování pro aplikace v reálném světě.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí prohloubit své porozumění počítačovému vidění a prozkoumat možnosti TensorFlow pro vývoj sofistikovaných modelů vidění pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářejte a trénujte konvoluční neuronové sítě (CNN) pomocí TensorFlow.
• Využijte Google Colab pro škálovatelný a efektivní vývoj cloudových modelů.
• Implementujte techniky předběžného zpracování obrazu pro úlohy počítačového vidění.
• Nasaďte modely počítačového vidění pro aplikace v reálném světě.
• Použijte přenosové učení ke zvýšení výkonu modelů CNN.
• Vizualizujte a interpretujte výsledky modelů klasifikace obrázků.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří si chtějí prohloubit své znalosti o modelech strojového učení, zlepšit své dovednosti v ladění hyperparametrů a naučit se efektivně nasazovat modely pomocí [ 0]ogle Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementujte pokročilé modely strojového učení pomocí populárních rámců jako Scikit-learn a TensorFlow.
• Optimalizujte výkon modelu pomocí ladění hyperparametrů.
• Nasaďte modely strojového učení do aplikací v reálném světě pomocí Google Colab.
• Spolupracujte a spravujte rozsáhlé projekty strojového učení v Google Colab.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce a vývojáře, kteří chtějí používat techniky NLP pomocí Python v Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základní koncepty zpracování přirozeného jazyka.
• Předzpracování a čistý text dat pro úlohy NLP.
• Proveďte analýzu sentimentu pomocí knihoven NLTK a SpaCy.
• Pracujte s textovými daty pomocí Google Colab pro škálovatelný vývoj a spolupráci.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce a vývojáře, kteří chtějí porozumět a aplikovat techniky hlubokého učení pomocí prostředí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte a procházejte Google Colab pro projekty hlubokého učení.
• Pochopit základy neuronových sítí.
• Implementujte modely hlubokého učení pomocí TensorFlow.
• Trénujte a vyhodnocujte modely hlubokého učení.
• Využijte pokročilé funkce TensorFlow pro hluboké učení.

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 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 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 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.