Курс за обучение по Въведение в Google Colab за данни наука

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с висок ниво, които искат да подобрят своите знания за модели на машинно обучение, уменията си в оптимизиране на хиперпараметрите и да научат как да внедряват моделите ефективно, използвайки Google Colab.

По завършването на това обучение участниците ще могат:

• Да имплементират разширените модели на машинно обучение, използвайки популярни фреймворкове като Scikit-learn и TensorFlow.
• Да оптимизират производителността на моделите чрез оптимизация на хиперпараметрите.
• Да внедряват модели на машинно обучение в реални приложения, използвайки Google Colab.
• Да сътрудничат и управляват масштабни проекти за машинно обучение в Google Colab.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към средните ниву дейности по данни и професионалисти в областта на здравеопазването, които желаят да използват ИИ за напредък в приложенията на здравеопазването с Google Colab.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Приложават модели на ИИ за здравеопазването с Google Colab.
• Използват ИИ за предиктивно моделиране в данни от здравеопазването.
• Анализират медицински снимки с техники, държащи на ИИ.
• Разглеждат етичните аспекти в решенията за здравеопазването базирани на ИИ.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват екосистемата Anaconda за улавяне, управление и внедряване на пакети и работни процеси за анализ на данни в една платформа.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Anaconda компоненти и библиотеки.
• Разберете основните концепции, функции и предимства на Anaconda.
• Управлявайте пакети, среди и канали с помощта на Anaconda Навигатор.
• Използвайте пакети Conda, R и Python за наука за данни и машинно обучение.
• Запознайте се с някои практически случаи и техники за управление на множество среди с данни.

Този курс с инструкторско ръководство, провеждан в онлайн или на място, е предназначен за данни научни специалисти и инженери на средно ниво, които искат да използват Google Colab и Apache Spark за обработка и анализ на големи данни.

До края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Настроят среда за големи данни с Google Colab и Spark.
• Обработват и анализират големи набори данни ефективно с Apache Spark.
• Визуализират големи данни в съвместна среда.
• Интегрират Apache Spark с инструменти базирани на облак.

Colab Pro е облачно среда за масово разширяеми разработки на програмни приложения, предлагаща високоефективни GPUs, по-дълги периоди на изпълнение и повече памет за изискващи AI и данъчни задачи.

Това е онлайн или на място обучение, насочено към потребители с посреднично ниво на знания по Python, които желаят да използват Colab Pro за машинно обучение, обработка на данни и съвместни изследвания в мощен интерфейс на бележник.

По време на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Настрояват и управляват облачни Python бележници с Colab Pro.
• Access GPUs и TPUs за ускорено изчисление.
• Оптимизират процеси на машинно обучение с помощта на популярни библиотеки (например, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Интегрират с Google Drive и външни източници на данни за съвместни проекти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практично приложение в живо лабораторно среда.

Опции за персонализация на курса

• За да поставите запрос за персонализиран курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

Този обучаван от инструктор, жив тренинг в България (онлайн или на място), е насочен към продвинатите професионалисти, които желаят да усъвършенстват разбирането си за компютърното зрение и да изследват възможностите на TensorFlow за създаване на сложни модели за зрение, използвайки Google Colab.

По края на този тренинг, участниците ще могат да:

• Създават и обучават конволюционни невронни мрежи (CNN) с TensorFlow.
• Използват Google Colab за масштабируемо и ефективно развитие на модели в облака.
• Прилагат техники за предварителна обработка на снимки за задачи на компютърното зрение.
• Разпространяват модели за компютърно зрение за реални приложения.
• Използват преносимо обучение, за да подобрят ефективността на моделите CNN.
• Визуализират и тълкуват резултатите от модели за класификация на снимки.

Това инструкторско, живо обучение в България (онлайн или на място) е направено за данни научници и разработчици на средно ниво, които искат да разберат и приложат техники за дълбоко учене, използвайки средата Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройте и навигайте Google Colab за проекти за дълбоко учене.
• Разберете основните принципи на невромрежите.
• Реализирайте модели за дълбоко учене с TensorFlow.
• Обучавайте и оценявайте модели за дълбоко учене.
• Използвайте напреднали функции на TensorFlow за дълбоко учене.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи данни-учени, които искат да научат как да създават значими и визуално привлекателни данни-визуализации.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройте и навигация на Google Colab за визуализация на данни.
• Създайте различни видове графики, използвайки Matplotlib.
• Използвайте Seaborn за напреднали техники за визуализация.
• Персонализирайте графиките за по-добро представяне и яснота.
• Интерпретирайте и представяйте данните ефективно, използвайки визуални инструменти.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни, които желаят да учат и изградят кариерата си в Data Science с помощта на Kaggle.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Научете за науката за данните и машинното обучение.
• Разгледайте анализа на данни.
• Научете за Kaggle и как работи.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към по-напреднали данни учени и програмисти, които желаят да прилагат алгоритми за машинно учение ефективно в средата Google Colab.

По завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и навигирам Google Colab за проекти по машинно учение.
• Разбиращ и прилагат различни алгоритми за машинно учение.
• Използват библиотеки като Scikit-learn за анализ и прогноза на данни.
• Реализират надзорувани и безнадзорувани модели за машинно учение.
• Оптимизират и оценяват моделите за машинно учение ефективно.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и разработчици, които желаят да използват Modin за изграждане и прилагане на паралелни изчисления с Pandas за по-бърз анализ на данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда, за да започнете да разработвате Pandas работни потоци в мащаб с Modin.
• Разберете характеристиките, архитектурата и предимствата на Modin.
• Познайте разликите между Modin, Dask и Ray.
• Изпълнете Pandas операции по-бързо с Modin.
• Внедрете целия Pandas API и функции.

Това обучение с инструктор, провеждано в режиме на живо (онлайн или на място), е предназначено за данни специалисти и разработчици с интермедиен уровень, които искат да приложат техники за обработка на естествен език (NLP) с използването на Python в Google Colab.

След завършване на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Разберат основните концепции на обработка на естествен език.
• Подготовят и почистят текстови данни за задачи на NLP.
• Извършват анализ на настроения с използването на библиотеките NLTK и SpaCy.
• Работят с текстови данни с Google Colab за масштабируемо и съвместно разработване.

Този курс с инструктор, провеждан на живо (онлайн или на място), е предназначен за начинаещи разработчици и анализи на данни, които искат да научат Python програмиране от нулата, използвайки Google Colab.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат основите на езика за програмиране Python.
• Имплементират код на Python в средата на Google Colab.
• Използват контролни структури за управление на потока на програмата на Python.
• Създават функции за организиране и ефективно използване на кода.
• Разглеждат и използват базови библиотеки за програмиране с Python.

Товато обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за специалисти по данни и разработчици, които искат да използват RAPIDS за изграждане на ускорени с GPU потоци за данни, работи и визуализации, приложени алгоритми за машинно обучение, като XGBoost, cuML и др.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят нужната среда за разработка за изграждане на модели за данни с NVIDIA RAPIDS.
• Разберат характеристиките, компонентите и предимствата на RAPIDS.
• Използват GPU за ускоряване на потоци за данни и анализ.
• Въвеждат ускорени с GPU подготовка на данни и ETL с cuDF и Apache Arrow.
• Научат как да изпълняват задачи за машинно обучение с алгоритмите XGBoost и cuML.
• Създават визуализации на данни и изпълняват графичен анализ с cuXfilter и cuGraph.

Това обучение с инструктор, вживе (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на напреднал нива, които искат да угълбят разбирането си на подкрепящото обучение и неговите практически приложения в разработката на изкуствен интелект с использоването на Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции на алгоритмите за подкрепящо обучение.
• Имплементират модели за подкрепящо обучение с използване на TensorFlow и OpenAI Gym.
• Развият интелигентни агенти, които учат чрез опит и грешка.
• Оптимизират производителността на агентите с използване на напреднали техники, като Q-обучение и дълбоки Q-мрежи (DQNs).
• Обучават агенти в симулирани среди с използване на OpenAI Gym.
• Разпълзват модели за подкрепящо обучение за реални приложения.