Google Colab oktatás Bács-Kiskun

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 Bács-Kiskun (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 Bács-Kiskun-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 Bács-Kiskun (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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-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 Bács-Kiskun-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 Bács-Kiskun-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 Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszínen) középszintű adattudósok és fejlesztők számára készült, akik szeretnének mélytanulási technikákat megérteni és alkalmazni a Google Colab környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és kezelni a Google Colab-ot mélytanulási projektekhez.
• Megérteni a neurális hálózatok alapjait.
• Mélytanulási modelleket implementálni a TensorFlow segítségével.
• Mélytanulási modelleket betanítani és értékelni.
• Kihasználni a TensorFlow haladó funkcióit a mélytanuláshoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-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 Bács-Kiskun (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 Bács-Kiskun-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 Bács-Kiskun (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.