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, élőképes kormányzat Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) olyan középhaladó szintű adattudósok és egészségügyi szakemberekre vonatkozik, akik MI technikákat szeretnének alkalmazni haladó egészségügyi alkalmazásokhoz a Google Colab használatával.

Az oktatás végére a résztvevők képesek lesznek:

• Egészségügyi alkalmazásokhoz MI modellt implementálni a Google Colab segítségével.
• Prediktív modellezést végezni egészségügyi adatokon MI technikák használatával.
• Orvosi képeket elemezni mesterséges intelligencia segítségével.
• Etikai megfontolásokat vizsgálni a MI 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 az oktató által vezetett élő képzés Bács-Kiskun-ban (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattanulókra irányul, akik a Google Colab használatával szeretnének time series előrejelző technikákat alkalmazni valós adatokon.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Értik a time series analysis alapjait.
• Használják a Google Colab-ot az idősorozatok elemzésére.
• Alkalmazzák az ARIMA modelleket az adattendencias előrejelzésére.
• Használják a Facebook Prophet könyvtárát rugalmas előrejelzéshez.
• Láthatóságossá tesszék az idősorozatok 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 interaktív, tanárvezetett élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) előrehaladott szintű szakemberekre vonatkozik, akik további ismereteket szeretnének szerezni a computer vision területen és kifejteni TensorFlow képesséit a bonyolult látási modellök fejlesztéséhez Google Colab segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Konvolúciós neurális hálózatok (CNN) építésére és betanítására TensorFlow segítségével.
• Google Colab felhőalapú modellfejlesztés hatékony és skálázható szolgáltatásainak kihasználására.
• Képfeldolgozási előkészítési technikák implementálására a látási feladatokhoz.
• Látás modellök üzembe helyezésére valós életben.
• Átvitel tanulással a CNN modellök teljesítményének javítása érdekében.
• Kép osztályozási modellök eredményeinek vizualizálására és értelmezésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) a fejlőtt szintű szakemberekre vonatkozik, akik szeretnék továbbfejleszteni a gépi tanulási modellek kapcsolatos ismereteit, javítani az hiperparaméter-illesztés készségén és megtanulni, hogyan helyezhetnek üzembe modelleket hatékonyan a Google Colab segítségével.

A képzés végére az érdeklődők képesek lesznek:

• Fejlett gépi tanulási modelleket implementálni népszerű keretrendszerek, mint a Scikit-learn és TensorFlow használatával.
• A modell teljesítményének optimalizálása hiperparaméter-illesztés segítségével.
• Gépi tanulási modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokban a Google Colab segítségével.
• Együttműködés és nagy méretű gépi tanulási projektek kezelése a Google Colabban.

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 az oktatóvezetéses, élőképes képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósokra és fejlesztőkre vonatkozik, akik szeretnének megérteni és alkalmazni a mély tanulási technikákat a Google Colab környezetben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colabot mély tanulási projektekhez.
• Megérteni az idegsejteknővények alapjait.
• Alkalmazni mély tanulási modelleket a TensorFlow használatával.
• Képzíteni és értékelnia a mély tanulási modelleket.
• Használni a TensorFlow speciális funkcióit a mély tanuláshoz.

Ez a tanárvezető, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) középfokú adattudósok és fejlesztők számára készült, akik szeretnének hatékonyan alkalmazni gépi tanulási algoritmusokat a Google Colab környezetben.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colab-ot gépi tanulási projektekhez.
• Egyértelműen megérteni és alkalmazni különböző gépi tanulási algoritmusokat.
• Használni könyvtárakat, mint a Scikit-learn, az adatok elemzésére és előrejeleztetésére.
• Alkalmazni felügyelt és nem felügyelt tanulási modelleket.
• Hatékonyan optimalizálni és értékelni a gépi tanulási modelleket.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Bács-Kiskun (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 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 interaktív képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) a kezdő szintű adatelemzőknek és IT szakembereknek irányul, akik megtanulják a Google Colab alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colab-on belül.
• Alapvető Python kódokat írni és futtatni.
• Adatszámadalmakat importálni és kezelni.
• Vizuálistikus megjelenéseket készíteni Python könyvtárakkal.