Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в Google Colab Pro
- Colab срещу Colab Pro: функции и ограничения
- Създаване и управление на бележници
- Хардуерни ускорители и настройки за време на изпълнение
Python програмиране в облака
- Кодови клетки, markdown и структура на бележника
- Инсталиране на пакети и настройка на средата
- Запазване и версиониране на бележници в Google Drive
Обработка на данни и визуализация
- Зареждане и анализиране на данни от файлове, Google Sheets или API-та
- Използване на Pandas, Matplotlib и Seaborn
- Поточно предаване и визуализиране на големи набори от данни
Машинно обучение с Colab Pro
- Използване на Scikit-learn и TensorFlow в Colab
- Обучение на модели на GPU/TPU
- Оценка и настройка на производителността на моделите
Работа с рамки за дълбоко обучение
- Използване на PyTorch с Colab Pro
- Управление на паметта и ресурсите за време на изпълнение
- Запазване на контролни точки и регистрационни файлове за обучение
Интеграция и сътрудничество
- Монтиране на Google Drive и зареждане на споделени набори от данни
- Сътрудничество чрез споделени бележници
- Експортиране към GitHub или PDF за разпространение
Оптимизация на производителността и най-добри практики
- Управление на продължителността на сесията и таймаутите
- Ефективна организация на кода в бележниците
- Съвети за дълго изпълнявани или задачи на производствено ниво
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Опит с програмирането на Python
- Запознатост с Jupyter бележници и основен анализ на данни
- Разбиране на обичайни работни процеси за машинно обучение
Аудитория
- Специалисти по данни и анализатори
- Инженери по машинно обучение
- Python разработчици, работещи по AI или изследователски проекти
14 Часа