Megerősítő tanulás az Google Colab segítségével 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.

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.

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 az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék megtanulni a Deep Reinforcement Learning alapjait a Deep Learning Agent létrehozása során.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Deep Reinforcement Learning mögött meghúzódó kulcsfontosságú fogalmakat, és tudja megkülönböztetni a gépi tanulástól.
• Speciális Reinforcement Learning algoritmusok alkalmazása valós problémák megoldására.
• Hozzon létre egy mély tanulási ügynököt.

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 az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak szól, akik átfogó ismeretekre és gyakorlati készségekre szeretnének szert tenni mind a Large Language Models (LLMs)-ban, mind az Reinforcement Learning-ben (RL).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a transzformátormodellek összetevőit és funkcióit.
• Optimalizálja és finomhangolja az LLM-eket meghatározott feladatokhoz és alkalmazásokhoz.
• Ismerje meg a megerősítő tanulás alapelveit és módszertanát.
• Ismerje meg, hogy a megerősítő tanulási technikák hogyan javíthatják az LLM-ek teljesítményét.

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 oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik a hagyományos gépi tanulási megközelítéseken túlmenően meg akarnak tanítani egy számítógépes programot, hogy kitaláljon dolgokat (problémákat oldjon meg) címkézett adatok és nagy adathalmazok.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és alkalmazza a Reinforcement Learning megvalósításához szükséges könyvtárakat és programozási nyelvet.
• Hozzon létre egy szoftverügynököt, amely képes visszacsatoláson keresztül tanulni a felügyelt tanulás helyett.
• Programozzon egy ügynököt olyan problémák megoldására, ahol a döntéshozatal szekvenciális és véges.
• Alkalmazza a tudást olyan szoftverek tervezésére, amelyek az emberek tanulásához hasonló módon tudnak tanulni.

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.