Deep Learning with TensorFlow in Google Colab Képzés

A kurzus végére a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktató vezette, élő képzés (online vagy helyszíni) az olyan előrehaladott szintű szakembereknek szól, akik javítani szeretnék a gépelméleti modellrendszerek ismeretét, a hiperparaméter optimalizálásban szerzett képességeiket és meg akarják tanulni, hogyan lehet a modelleket hatékonyan telepíteni Google Colab használatával.

• Előrehaladott gépelméleti modelleket valósítsanak meg népszerű keretrendszerek segítségével, mint a Scikit-learn és TensorFlow.
• Optimálják a modell teljesítményét hiperparaméter optimalizálás segítségével.
• Telepítsék a gépelméleti modelleket valós világbeli alkalmazásokba Google Colab használatával.
• Együttműködjenek és irányítsanak nagy méretű gépelméleti projekteket Google Colab használatával.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszínen) a középszakaszú adat tudósok és mérnökök számára van szánva, akik Google Colab-ot és Apache Spark-et szeretnének nagy adathalmazok feldolgozására és elemzésére használni.

• Nagy adatok környezetének beállítását végzik el Google Colab-mal és Sparkkal.
• Hatékonyan dolgoznak fel és elemzik a nagy adathalmazokat Apache Spark-el.
• Egy összefogó környezetben vizualizálják a nagy adatokat.
• Integrálják a Apache Spark-et a felhőalapú eszközökkel.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a kezdő szintű adattudósok és IT szakemberek számára szolgál, akik tanulni kívánják az adattudomány alapjait a Google Colab-t használva.

• Beállítják és navigálnak a Google Colab-ban.
• Írnak és futtatnak alapvető Python kódot.
• Importálnak és kezelnek adatkészleteket.
• Készítenek vizualizációkat a Python könyvtárak használatával.

Google Colab Pro egy felhőalapú környezet skalázható Python fejlesztéshez, amely magas teljesítményű GPU-okat, hosszabb futási időket és több memóriát kínál igényes AI és adattudományi feladatokhoz.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) az középszintű Python felhasználóknak szánva, akik szeretnék használni a Google Colab Pro-t gépi tanulásra, adatok feldolgozására és együttműködő kutatásokra egy erős notebook felületen.

Ezen képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Felhőalapú Python notebookok beállítása és kezelése a Colab Pro használatával.
• Access GPU-ok és TPU-k gyorsított számításra.
• Gépi tanulás munkafolyamok optimalizálása népszerű könyvtárak (pl. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) segítségével.
• Integráció Google Drive és külső adatforrásokkal együttműködő projektekhez.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és viták.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezeken át történő megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

A kurzus testreszabási lehetőségei

• Ha egy testreszabott képzést szeretne ezen kurzushoz, kérjük, forduljon hozzánk a megbeszéléshez.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszíni) az olyan haladó szintű szakembereknek szánva, akik mélyebb ismeretekre kíváncsiak a számítógépes látás terén és ki akarják bontakoztatni TensorFlow képességeit a Google Colab-t használva széles körű látásmodellek fejlesztésére.

• Konvolúciós neurális hálózatok (CNN) építése és kiképzése TensorFlow-vel.
• Google Colab használata skalázható és hatékony felhőalapú modellfejlesztéshez.
• Kép előfeldolgozási technikák bevezetése számítógépes látási feladatokhoz.
• Számítógépes látásmodellek telepítése valós világbeli alkalmazásokhoz.
• Átviaszolás (transfer learning) használata CNN-modellek teljesítményének javítására.
• Kép osztályozási modell eredmények vizualizálása és értelmezése.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

Ezt az oktató által vezetett, élő tanfolyamat Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintű adattudósoknak szánják, akik megtanulni szeretnének, hogyan készítsenek értelmes és vizuálisan vonzó adatvizualizációkat.

• Google Colab beállítása és navigálása az adatvizualizációhoz.
• Matplotlib segítségével különböző típusú diagramok készítése.
• Seaborn használata előrehaladott vizualizációs technikákhoz.
• Diagramok testreszabása a jobb megjelenítés és tisztaság érdekében.
• Vizuális eszközök segítségével hatékonyan értelmezik és mutatják be az adatokat.

Ebben a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az intermédiaireszintű adattudósok és fejlesztők számára szolgál, akik hatékonyan alkalmazni szeretnék a Google Colab környezetben a gépi tanulási algoritmusokat.

• Google Colab beállítása és navigálása gépi tanulási projektekhez.
• Többféle gépi tanulási algoritmus megértése és alkalmazása.
• Scikit-learn könyvtárak használata adatok elemzéséhez és előrejelzéséhez.
• Felügyelt és felügyeltség nélküli tanulási modellek megvalósítása.
• Gépi tanulási modellek hatékony optimalizálása és értékelése.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az intermediális szintű adat tudósokkal és fejlesztőkkel szolgál, akik NLP technikákat szeretnének alkalmazni Python segítségével Google Colab-ban.

• Megértik az NLP alapfogalmakat.
• Felkészítik és tisztítják a szöveges adatot NLP feladatokhoz.
• Érzéstani elemzést végeznek NLTK és SpaCy könyvtárak használatával.
• Munkálkodnak szöveges adatokkal Google Colab segítségével skalálható és együttműködő fejlesztés érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintű fejlesztők és adattalálóknak szánt, akik szeretnének tanítani Python programozást Google Colab használatával.

• A Python programozási nyelv alapjait megismerni.
• Python kódot implementálni Google Colab környezetben.
• Ellenőrző szerkezeteket használni a Python programfolyam irányításához.
• Funkciókat létrehozni a kód szervezéséhez és újrahasználhatóságához.
• Alapvető könyvtárakat felfedezni és használni Python programozáshoz.

Ez a tréning végére a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő tréning Magyarország (online vagy helyszínen) az olyan előrehaladott szakemberekre céloz, akik mélyebben szeretnék megismerni a megerősítő tanulás alapelveit és gyakorlati alkalmazásait az AI-fejlesztésben Google Colab használatával.

• Megértik a megerősítő tanulási algoritmusok alapvető fogalmait.
• Megerősítő tanulási modelleket valósítanak meg TensorFlow és OpenAI Gym használatával.
• Intelligens ügynököket fejlesztnek ki, amelyek próbálkozás-hiba módon tanulnak.
• A Q-learning és mély Q-hálózatok (DQNs) technikái segítségével optimalizálják az ügynökök teljesítményét.
• Ügynököket edznek szimulált környezetekben OpenAI Gym segítségével.
• Megerősítő tanulási modelleket telepítenek valós világbeli alkalmazásokra.

TensorFlow a Go ogle nyílt forráskódú szoftverkönyvtárának második generációs API-ja a Deep Learning . A rendszer célja a gépi tanulás kutatásának megkönnyítése, valamint a kutatási prototípusról a termelési rendszerbe való átmenet gyors és egyszerű megvalósítása.

Közönség

Ez a kurzus olyan mérnökök számára készült, akik a TensorFlow t szeretnék használni a Deep Learning projektjeikhez

A kurzus befejezése után a küldöttek:

• megértsék a TensorFlow struktúráját és telepítési mechanizmusait
• képesnek kell lennie telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatok és konfiguráció elvégzésére
• képesnek kell lennie a kód minőségének értékelésére, hibakeresésre, megfigyelésre
• képesnek kell lennie a fejlett gyártás, például a képzési modellek, grafikonok és naplózás megvalósítására

Ez a kurzus konkrét példákkal vizsgálja a Tensor Flow alkalmazását a képfelismerés céljára

Közönség

Ez a kurzus olyan mérnökök számára készült, akik a TensorFlow t a TensorFlow céljából kívánják felhasználni

A kurzus befejezése után a küldöttek:

• megértsék a TensorFlow struktúráját és telepítési mechanizmusait
• telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatokat és konfigurációt végez
• a kód minőségének értékelése, hibakeresés, monitorozás
• fejlett gyártást, például képzési modelleket, grafikonokat és naplózást valósít meg

Ezen a képzés során a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a középszintű adatprofesszionálisok számára készült, akik idősorozat-előrejelzési technikákat szeretnének alkalmazni valós világbeli adatokra Google Colab használatával.

• Megértik az idősorozat-elemzés alapjait.
• Google Colab használatával dolgoznak idősorozat-adatokkal.
• ARIMA-modelleket alkalmaznak az adattrendek előrejelzésére.
• Facebook Prophet könyvtárát használják rugalmas előrejelzéshez.
• Vizualizálják az idősorozat-adatokat és az előrejelzési eredményeket.

TensorFlow™ egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár a numerikus számítás használata adatáramú grafikonok.

A SyntaxNet egy neurális hálózat természetes nyelvi feldolgozási keret TensorFlow.

Word2Vec használják a tanulási vektor képviselete a szavak, az úgynevezett "word embeddings". Word2vec egy különösen számítástechnikai-hatékony előrejelzési modell a tanulás szó beépítések nyers szöveg. Két ízben jön, a Continuous Bag-of-Words modell (CBOW) és a Skip-Gram modell (3.1 és 3.2 fejezet Mikolov et al.)

A SyntaxNet és a Word2Vec a felhasználók számára lehetővé teszi, hogy megtanult beépítési modelleket generáljanak a Természetes Nyelvbeviteltől.

közönség

Ez a kurzus célja a fejlesztők és mérnökök, akik szándékoznak dolgozni a SyntaxNet és Word2Vec modellek a TensorFlow grafikonok.

A kurzus befejezése után a képviselők:

• megértése TensorFlow’ szerkezetének és telepítési mechanizmusainak
• képes végrehajtani telepítési / termelési környezet / építészeti feladatok és konfiguráció
• képes értékelni a kód minőségét, elvégezni debugging, nyomon követés
• képesnek kell lennie a fejlett termelés megvalósítására, mint például a képzési modellek, a beépítési feltételek, az építési grafikonok és a logging