Deep Learning a TensorFlow segítségével a Google Colabban Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék bővíteni tudásukat a gépi tanulási modellekről, fejleszteni készségeiket a hiperparaméter-hangolás terén, és megtanulni, hogyan helyezhetnek üzembe modelleket hatékonyan a Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlett gépi tanulási modelleket implementálni népszerű keretrendszerek, például a Scikit-learn és a TensorFlow segítségével.
• Modellteljesítményt optimalizálni hiperparaméter-hangolással.
• Gépi tanulási modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokban a Google Colab segítségével.
• Együttműködni és nagy léptékű gépi tanulási projekteket kezelni a Google Colabban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és egészségügyi szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az AI-t fejlett egészségügyi alkalmazásokhoz Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI modellek implementálására az egészségügyben Google Colab segítségével.
• AI használatára prediktív modellezéshez egészségügyi adatokon.
• Orvosi képek elemzésére AI-alapú technikákkal.
• Az AI-alapú egészségügyi megoldások etikai szempontjainak megismerésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és mérnökök számára készült, akik a Google Colab és Apache Spark használatával szeretnék feldolgozni és elemezni a nagy adatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Big Data környezet beállítása a Google Colab és Spark segítségével.
• Nagy adathalmazok hatékony feldolgozása és elemzése Apache Spark segítségével.
• Big Data vizualizáció együttműködő környezetben.
• Apache Spark integrálása felhőalapú eszközökkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű adattudósok és informatikai szakemberek számára készült, akik meg szeretnék ismerni az adattudomány alapjait a Google Colab használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Google Colab beállítására és navigálására.
• Alapvető Python kód írására és futtatására.
• Adathalmazok importálására és kezelésére.
• Vizualizációk készítésére Python könyvtárak segítségével.

A Google Colab Pro egy felhőalapú környezet skálázható Python-fejlesztéshez, amely nagy teljesítményű GPU-kat, hosszabb futási időt és több memóriát kínál igényes AI és adattudományi feladatokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó Python-felhasználóknak szól, akik a Google Colab Pro-t szeretnék használni gépi tanuláshoz, adatfeldolgozáshoz és együttműködésen alapuló kutatáshoz egy hatékony notebook felületen.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Felhőalapú Python notebookok beállítására és kezelésére a Colab Pro segítségével.
• GPU-k és TPU-k elérésére gyorsított számításokhoz.
• Gépi tanulási munkafolyamatok hatékonyabbá tételére népszerű könyvtárak (pl. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) használatával.
• Integrációra a Google Drive-dal és külső adatforrásokkal együttműködésen alapuló projektekhez.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a computer vision ismereteiket és felfedezni a TensorFlow lehetőségeit a kifinomult látási modellek fejlesztéséhez a Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Konvolúciós neurális hálózatokat (CNN-ket) építeni és betanítani a TensorFlow segítségével.
• Kihasználni a Google Colabot skálázható és hatékony felhőalapú modellfejlesztéshez.
• Képfeldolgozási technikákat implementálni computer vision feladatokhoz.
• Computer vision modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokhoz.
• Transzfer tanulást alkalmazni a CNN-modellek teljesítményének javításához.
• Képbesorolási modellek eredményeinek megjelenítése és értelmezése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű adattudósoknak szól, akik szeretnének megtanulni, hogyan készítsenek értelmes és vizuálisan vonzó adatvizualizációkat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colabot az adatvizualizációhoz.
• Különböző típusú ábrákat készíteni a Matplotlib segítségével.
• A Seaborn használata haladó vizualizációs technikákhoz.
• Ábrák testreszabása a jobb prezentáció és áttekinthetőség érdekében.
• Az adatok hatékony értelmezése és bemutatása vizuális eszközök segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és fejlesztők számára készült, akik hatékonyan szeretnék alkalmazni a gépi tanulási algoritmusokat a Google Colab környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colab-ot gépi tanulási projektekhez.
• Megérteni és alkalmazni különböző gépi tanulási algoritmusokat.
• Olyan könyvtárakat használni, mint a Scikit-learn, adatok elemzéséhez és előrejelzéséhez.
• Felügyelt és felügyletlen tanulási modelleket implementálni.
• Hatékonyan optimalizálni és értékelni a gépi tanulási modelleket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósok és fejlesztők számára készült, akik az NLP technikákat szeretnék alkalmazni Pythonban a Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a természetes nyelvfeldolgozás alapvető fogalmait.
• Szöveges adatok előfeldolgozása és tisztítása NLP feladatokhoz.
• Érzelmek elemzése az NLTK és SpaCy könyvtárak segítségével.
• Szöveges adatok kezelése a Google Colabban skálázható és együttműködésre képes fejlesztés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztők és adatelemzők számára készült, akik a Python programozást szeretnék megtanulni a nulláról a Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python programozási nyelv alapjait.
• Python kód implementálása a Google Colab környezetben.
• Vezérlési szerkezetek használata a Python programok folyamatainak irányításához.
• Funkciók létrehozása a kód hatékony szervezéséhez és újrafelhasználásához.
• Alapvető könyvtárak felfedezése és használata Python programozás során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik mélyebben szeretnék megérteni a megerősítő tanulást és annak gyakorlati alkalmazásait az AI fejlesztésben a Google Colab használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a megerősítő tanulási algoritmusok alapvető fogalmait.
• Megvalósítani megerősítő tanulási modelleket a TensorFlow és az OpenAI Gym segítségével.
• Fejleszteni intelligens ügynököket, amelyek próbálgatással tanulnak.
• Optimalizálni az ügynökök teljesítményét olyan haladó technikákkal, mint a Q-learning és a mély Q-hálózatok (DQNs).
• Kiképezni ügynököket szimulált környezetekben az OpenAI Gym segítségével.
• Üzembe helyezni megerősítő tanulási modelleket valós alkalmazásokhoz.

A TensorFlow a Google nyílt forráskódú szoftverkönyvtárának 2. generációs API-ja a Deep Learninghez. A rendszer úgy lett kialakítva, hogy elősegítse a gépi tanulás kutatását, és gyorsan és egyszerűvé tegye az átmenetet a kutatási prototípusból a termelési rendszerbe.

Célközönség

Ez a kurzus azoknak a mérnököknek szól, akik a TensorFlow-ot szeretnék használni Deep Learning projektekhez.

A kurzus elvégzése után a résztvevők:

• megértik a TensorFlow szerkezetét és üzembe helyezési mechanizmusait
• képesek lesznek telepítési / termelési környezet / architektúra feladatok elvégzésére és konfigurálására
• képesek lesznek kódminőség felmérésére, hibakeresésre, monitorozásra
• képesek lesznek fejlett termelési feladatok végrehajtására, mint a modelltanítás, gráfok építése és naplózás

Ez a kurzus konkrét példákon keresztül mutatja be a TensorFlow alkalmazását a képfelismerés területén.

Célközönség

A kurzus azoknak a mérnököknek szól, akik a TensorFlow használatával szeretnék megoldani a képfelismerési feladatokat.

A kurzus elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• megérteni a TensorFlow szerkezetét és üzembe helyezési mechanizmusait
• végrehajtani telepítési / termelési környezet / architektúra feladatokat és konfigurációt
• értékelni a kód minőségét, hibakeresést és monitorozást végezni
• speciális termelési feladatokat megvalósítani, mint a modellek betanítása, gráfok építése és naplózás

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középhaladó szintű adatszakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni az idősor-előrejelzési technikákat valós adatokon a Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az idősoranalízis alapjait.
• Használni a Google Colabot idősoradatokkal való munkavégzéshez.
• Alkalmazni az ARIMA modelleket az adattrendek előrejelzéséhez.
• Használni a Facebook Prophet könyvtárat rugalmas előrejelzéshez.
• Megjeleníteni az idősoradatok és az előrejelzési eredményeket.

A TensorFlow™ egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár numerikus számításokhoz, amely adatfolyam-gráfokat használ.

A SyntaxNet egy neurális hálózat alapú természetes nyelvfeldolgozási keretrendszer a TensorFlow számára.

A Word2Vec szóbeágyazások, vagyis szavak vektoros reprezentációinak tanulására szolgál. A Word2Vec egy különösen számításilag hatékony prediktív modell a szóbeágyazások tanulásához nyers szövegből. Két változatban érhető el: a Continuous Bag-of-Words modell (CBOW) és a Skip-Gram modell (lásd Mikolov et al., 3.1 és 3.2 fejezet).

A SyntaxNet és a Word2Vec együttes használata lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy tanult beágyazási modelleket hozzanak létre természetes nyelvi bemenetből.

Célközönség

Ez a képzés fejlesztőknek és mérnököknek szól, akik a SyntaxNet és a Word2Vec modellekkel szeretnének dolgozni a TensorFlow gráfjaikban.

A képzés elvégzése után a résztvevők:

• megértik a TensorFlow szerkezetét és üzembe helyezési mechanizmusait
• képesek lesznek telepítési/termelési környezet/architektúra feladatok elvégzésére és konfigurálására
• képesek lesznek kódminőség értékelésére, hibakeresésre és monitorozásra
• képesek lesznek haladó termelési feladatok implementálására, mint modelltanítás, kifejezések beágyazása, gráfok építése és naplózás