Google Colab Školení v Prague

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 ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktážní, živé školení na místě Prague (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.

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.

Po dokončení tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktorovo řízené, živé školení v Prague (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.

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 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 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 instruktážní, živé školení v Prague (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilých datových vědců a vývojářů, kteří chtějí porozumět a aplikovat techniky hlubokého učení pomocí prostředí Google Colab.

• Nastavit a navigovat v prostředí Google Colab pro projekty s hlubokým učením.
• Porozumět základům neuronových sítí.
• Implementovat modely hlubokého učení pomocí TensorFlow.
• Trénovat a hodnocení modelů hlubokého učení.
• Využít 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.