Google Colab oktatás Budapest

Colab Pro egy felhőalapú környezet skalázható programfejlesztéshez, amely magas teljesítményű GPU-kat, hosszabb futási időket és több memóriát biztosít igényes AI és adat tudományi munkaterhelések számára.

Ezt az oktatóvezetett, élő képzést (online vagy helyszínen) azoknak ajánljuk, akik kíváncsiak rá, hogyan használhatják a Colab Pro-t gépi tanulásra, adatfeldolgozásra és együttműködő kutatásra egy erős notebook felületben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Cloud-based programfejlesztési notebookokat állítanak be és kezelnek Colab Pro használatával.
• GPU-kat és TPU-kat használnak gyorsított számításokhoz.
• Gépi tanulási munkafolyamatokat optimalizálnak népszerű könyvtárakkal (pl. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Google Drive-hoz és külső adatforrásokhoz kapcsolódnak együttműködő projektekhez.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Sok gyakorlat és gyakorlási lehetőség.
• Kézbe vett implementáció egy élő-laboratóriumi környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kéréséhez kérjük, hogy lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és egészségügyi szakembereknek szól, akik a mesterséges intelligenciát az Google Colab segítségével fejlett egészségügyi alkalmazásokhoz szeretnék kamatoztatni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az Google Colab segítségével AI-modelleket valósítson meg az egészségügyben.
• Használjon mesterséges intelligenciát az egészségügyi adatok prediktív modellezéséhez.
• Elemezze az orvosi képeket mesterséges intelligencia által vezérelt technikákkal.
• Fedezze fel az AI-alapú egészségügyi megoldások etikai szempontjait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és mérnököknek szól, akik szeretnék használni az Google Colab-ot és a Apache Spark-t big data feldolgozására és elemzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítson be egy big data környezetet az Google Colab és a Spark segítségével.
• Nagy adathalmazok hatékony feldolgozása és elemzése a Apache Spark segítségével.
• Vizualizálja a nagy adatokat egy együttműködési környezetben.
• Integrálja a Apache Spark-t felhőalapú eszközökkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatszakértőknek szól, akik idősoros előrejelzési technikákat szeretnének alkalmazni valós adatokra az Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az idősorelemzés alapjait.
• Használja az Google Colabot az idősorok adatainak kezeléséhez.
• Alkalmazza az ARIMA modelleket az adattrendek előrejelzésére.
• Használja a Facebook Prophet könyvtárát a rugalmas előrejelzéshez.
• Vizualizálja az idősoros adatokat és az előrejelzési eredményeket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a megerősítő tanulást és annak gyakorlati alkalmazásait a mesterséges intelligencia fejlesztésében az Google Colab segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a megerősítő tanulási algoritmusok alapfogalmait.
• Megerősítő tanulási modellek megvalósítása a TensorFlow és OpenAI Gym használatával.
• Intelligens ügynökök fejlesztése, amelyek próba-hibán keresztül tanulnak.
• Optimalizálja az ügynökök teljesítményét olyan fejlett technikák segítségével, mint a Q-learning és a mély Q-hálózatok (DQN).
• Ügynökök képzése szimulált környezetben a OpenAI Gym használatával.
• Telepítsen megerősítő tanulási modelleket a valós alkalmazásokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a számítógépes látással kapcsolatos ismereteiket és feltárni TensorFlow képességeit kifinomult látásmodellek kidolgozására az Google segítségével. Colab.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) létrehozása és betanítása TensorFlow segítségével.
• Használja ki az Google Colabot a méretezhető és hatékony felhőalapú modellfejlesztéshez.
• Kép-előfeldolgozási technikák alkalmazása számítógépes látási feladatokhoz.
• Telepítsen számítógépes látásmodelleket a valós alkalmazásokhoz.
• Használja az átviteli tanulást a CNN-modellek teljesítményének javításához.
• Képosztályozási modellek eredményeinek megjelenítése 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 Budapest (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 Budapest (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 Budapest (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 Budapest (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 Budapest (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.