Google Colab oktatás Bács-Kiskun

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.

Ebben a képzést követően a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) az átlagos szintű adattudósok és egészségügyi szakemberek számára, akik szeretnék kihasználni az AI-t a Google Colab segítségével az egészségügy előrehaladott alkalmazásaihoz.

• AI-modellek implementálása az egészségügyben a Google Colab segítségével.
• AI használata előrejelző modellezéshez az egészségügyi adatokban.
• Orvosi képek elemzése AI-hajtott technikákkal.
• Etikai szempontok feltárása az AI-alapú egészségügyi megoldásokban.

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.

Ezen a képzés során a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Bács-Kiskun (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.

Ez a tréning végére a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő tréning Bács-Kiskun (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.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam Bács-Kiskun (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 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.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett élő képzés Bács-Kiskun (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.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy előadási) középhosszú szintű adat tudósok és fejlesztőknek szól, akik mély tanulási technikákat szeretnének megérteni és alkalmazni a Google Colab környezetben.

• Google Colab beállítása és navigálása mély tanulási projektekhez.
• Hálózati alapelvek megértése.
• Mély tanulási modellek implementálása TensorFlow-val.
• Mély tanulási modellek kikezdése és értékelése.
• TensorFlow előrehaladott funkcióinak használata mély tanulási feladatokhoz.

Ebben a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Bács-Kiskun (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 tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

Ezt az oktató által vezetett, élő tanfolyamat Bács-Kiskun (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.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Bács-Kiskun (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.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett élő képzés Bács-Kiskun (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.