Google Colab Pro: Skálázható Python és AI munkafolyamatok a felhőben Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő tréning (online vagy helyszínen) az advanced szintű szakembereket célozza meg, akik szeretnék növelni a gépi tanulási modelljeik ismeretét, javítani a hiperparaméter-kialakítási készségeiket, és megtanulni, hogyan lehet a modelleket hatékonyan deployolni Google Colab használatával.

Ez a tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Implementálni advanced gépi tanulási modelleket népszerű keretrendszerek, mint a Scikit-learn és TensorFlow használatával.
• Optimizálni a modell teljesítményét hiperparaméter-kialakítás során.
• Deployolni gépi tanulási modelleket valós világbeli alkalmazásokban Google Colab segítségével.
• Együttműködni és kezelni nagy méretű gépi tanulási projekteket Google Colab-ban.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) célja, hogy középfokú adat tudósai és egészségügyi szakemberek AI-t használjanak előrehaladott egészségügyi alkalmazásokhoz Google Colab segítségével.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI modelleket valósítanak meg az egészségügyben Google Colab segítségével.
• AI-t használnak az egészségügyi adatok előrejelző modelljeihez.
• Orvosi képeket elemzik AI meghajtott technikákkal.
• Etikai szempontokat vizsgálnak AI alapú egészségügyi megoldásokban.

Ez az oktatóvezetett, élő kiszolgált (online vagy helyszínen) képzés a közepes szintű adattudósok és mérnökök számára készült, akik nagy adatok feldolgozására és elemzésére szeretnék használni a Google Colab-ot és a Apache Spark-et.

Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Nagy adatkörnyezet beállítása Google Colab-mal és Spark-kal.
• Nagy adathalmazok hatékony feldolgozása és elemzése Apache Spark-vel.
• Nagy adatok vizualizálása együttműködő környezetben.
• Apache Spark integrálása felhőalapú eszközökkel.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) azoknak a kezdő szintű adattudósoknak és IT szakembereknek szolgál, akik szeretnének megtanulni az adattudomány alapjait a Google Colab használatával.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Felállítani és navigálni a Google Colab-ben.
• Írni és végrehajtani alapvető Python kódot.
• Betölteni és kezelni adathalmazokat.
• Vizualizációkat létrehozni a Python könyvtárak segítségével.

Ez oktatóvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) az advanced szintű szakembereknek szánva, akik mélyebben szeretnék megismerni a számítógépes látás területét, és szeretnék kutatni a TensorFlow képességeit a Google Colab használatával az összetett látási modellek fejlesztéséhez.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Convolutional Neural Networks (CNN) építésére és kiképzésére TensorFlow használatával.
• Google Colab használatára skalálható és hatékony felhőalapú modellfejlesztéshez.
• Kép előfeldolgozási technikák bevezetésére számítógépes látási feladatokhoz.
• Számítógépes látási modellek telepítésére valós világbeli alkalmazásokhoz.
• Tranzfer learning használatára a CNN modellek teljesítményének javításához.
• Kép osztályozási modellek eredményeinek vizualizálására és értelmezésére.

Ez a tanárvezetett, élő kiejtésű oktatás Magyarország (online vagy helyszínen) azoknak a középfokú adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik meg szeretnék tanulni és alkalmazni a mélytanulási technikákat a Google Colab környezetben.

Ezen oktatás befejezésével a résztvevők képesek lesznek:

• Google Colab beállítása és navigálása mélytanulási projektekhez.
• Neurális hálózatok alapelveinek megértése.
• Mélytanulási modellek implementálása TensorFlow-mal.
• Mélytanulási modellek kiképzése és értékelése.
• TensorFlow mélytanuláshoz tartozó fejlett funkciók használata.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy előadóteremben) azoknak a kezdő szintű adattudósoknak szól, akik tanulni szeretnének, hogyan hozzanak létre jelentősséggel bíró és látványosan kellemes adattáblázatokat.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni Google Colab adattáblázatokat.
• Többféle típusú ábrákat készíteni Matplotlib segítségével.
• Seaborn használatát előrehaladott vizualizációs technikákhoz.
• Ábrákat testreszabni a jobb prezentáció és áttekinthetőség érdekében.
• Adatok hatékony értelmezése és bemutatása vizuális eszközökkel.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) célköztisztán az középhaladon álló adat tudósok és fejlesztők számára, akik gépészettudományi algoritmusokat akarnak hatékonyan alkalmazni a Google Colab környezetben.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni Google Colab gépészettudományi projektekre.
• Érteni és alkalmazni különböző gépészettudományi algoritmusokat.
• Használni könyvtárakat, mint Scikit-learn adatok elemzésére és előrejelzésére.
• Implementálni felügyelt és felügyeltlen tanulási modelleket.
• Optimalizálni és értékelni gépészettudományi modelleket hatékonyan.

Ez az oktatói vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszakasz szintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik NLP technikákat szeretnének alkalmazni Python-vel Google Colab-ban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik az NLP alapvető fogalmait.
• Előkészítenek és tisztítsanak szöveges adatokat NLP feladatokhoz.
• Érzékelési elemzést végeznek NLTK és SpaCy könyvtárakkal.
• Dolgoznak szöveges adatokkal Google Colab-ban skalázható és együttműködő fejlesztéshez.

Ez oktatói vezette, élő (online vagy helyszíni) képzés arról szól, hogy kezdő szintű fejlesztők és adattisztítók tanuljanak Python programozást alapoktól kezdve Google Colab segítségével.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python programozási nyelv alapjait.
• Python kódot valósítanak meg a Google Colab környezetben.
• Ellenőrző struktúrákat használnak egy Python program folyamatának kezeléséhez.
• Függvények létrehozására és hatékony kód-újrafelhasználásra.
• Alapkönyvtárak használatához és felfedezéséhez Python programozásban.

Ez az oktatóvezetett élő kiegészítő képzés Magyarország (online vagy előadóteremben) az advanced szintű szakemberek számára szolgál, akik mélyebben szeretnék megismerni a megerősítő tanulás alapelveit és gyakorlati alkalmazásait az AI fejlesztésben Google Colab-t használva.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a megerősítő tanulási algoritmusok alapelveit.
• Implementálják a megerősítő tanulási modelleket TensorFlow és OpenAI Gym segítségével.
• Fejlesztenek intelligens ügynököket, amelyek próbálkozás-hiba módon tanulnak.
• Optimálják az ügynökök teljesítményét Q-learning és mély Q-hálózatok (DQNs) segítségével.
• Képzik ügynököket szimulált környezetekben OpenAI Gym segítségével.
• Telepítik a megerősítő tanulási modelleket valós alkalmazásokba.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célközönsége az átlagos szintű adattudósok, akik szeretnének idősoros előrejelzési technikákat alkalmazni valós világbeli adatokra a Google Colab-al.

Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az idősoros elemzés alapjait.
• Használni a Google Colab-t idősoros adatokkal.
• ARIMA-modelleket alkalmazni az adatok trendjének előrejelzésére.
• Használni a Facebook Prophet könyvtárát rugalmas előrejelzéshez.
• Vizualizálni az idősoros adatokat és az előrejelzési eredményeket.