Deep Learning with TensorFlow in Google Colab Training Course

• Реализиране на напреднали модели за машинно обучение с използването на популярни платформи като Scikit-learn и TensorFlow.
• Оптимизиране на производителността на моделите чрез настройка на хиперпараметри.
• Разгръщане на модели за машинно обучение в реални приложения с използването на Google Colab.
• Сътрудничество и управление на големи проекти за машинно обучение в Google Colab.

This instructor-led, live training in България (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

Към края на този курс участниците ще бъдат способни да:

Този курс с инструктор, в който участват (онлайн или на място), е предназначен за данни с умения на средно ниво и инженери, които искат да използват Google Colab и Apache Spark за обработка и анализ на големи данни.

• Настройка на среда за големи данни с използване на Google Colab и Spark.
• Ефективна обработка и анализ на големи набори данни с Apache Spark.
• Визуализация на големи данни в съвместна среда.
• Интегриране на Apache Spark с инструменти в облака.

До края на това обучение участниците ще могат да:

Това обучение, водено от инструктор в България (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи данни научници и IT професионалисти, които искат да научат основите на наука за данни с Google Colab.

• Настройка и навигация в Google Colab.
• Написване и изпълнение на базов Python код.
• Въвеждане и обработка на набори от данни.
• Създаване на визуализации с Python библиотеки.

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.

Към края на това обучение участващите ще могат да:

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднал ниво, които искат да углубят знанията си за компютърно зрение и да изследват възможностите на TensorFlow за създаване на сложни модели за зрение, използвайки Google Colab.

• Сграждане и обучение на конволюционни нейронни мрежи (CNNs) с TensorFlow.
• Използване на Google Colab за масово и ефективно разработване на модели в облака.
• Имплементация на техники за предварителна обработка на изображения за задачи на компютърно зрение.
• Разработване на компютърни модели за зрение за приложения в реалния свят.
• Използване на трансферно обучение за подобряване на изпълнението на CNN модели.
• Визуализация и интерпретация на резултатите от модели за класификация на изображения.

Към края на това обучение, участниците ще могат да:

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи данни научници, които искат да научат как да създават смислени и визуално привлекателни данни визуализации.

• Настрояване и навигация в Google Colab за визуализация на данни.
• Създаване на различни видове графики с Matplotlib.
• Използване на Seaborn за напреднали техники за визуализация.
• Персонализация на графиките за по-добро представяне и яснота.
• Интерпретиране и представяне на данни ефективно с визуални инструменти.

След края на това обучение участниците ще бъдат в състояние да:

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е направено за данни учени и разработчици на среден ниво, които искат да приложат алгоритми за машинно обучение ефективно, използвайки Google Colab средата.

• Настройте и навигирайте Google Colab за проекти за машинно обучение.
• Разберете и приложете различни алгоритми за машинно обучение.
• Използвайте библиотеки като Scikit-learn за анализ и предвиждане на данни.
• Реализирайте модели за контролирано и неконтролирано обучение.
• Оптимизирайте и оценивайте модели за машинно обучение ефективно.

До края на това обучение участниците ще могат да:

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за данни науки с средно ниво и разработчици, които желаят да приложат техники на обработка на естествен език с помощта на Python в Google Colab.

• Разберете основните концепции на обработка на естествен език.
• Предварително обработвате и почиствате текстови данни за задачи на обработка на естествен език.
• Извършвате анализ на настроението с библиотеките NLTK и SpaCy.
• Работите с текстови данни с помощта на Google Colab за мащабируемо и съвместно разработване.

До края на това обучение, участниците ще могат да:

Това инструкторско обучение на живо (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи разработчици и аналитици на данни, които искат да научат Python програмиране от нула, използвайки Google Colab.

• Разберете основните концепции на езика за програмиране Python.
• Въведете Python код в средата на Google Colab.
• Използвайте контролни структури за управление на потока на програмата на Python.
• Създавайте функции за организиране и повторно използване на кода ефективно.
• Разглеждайте и използвате основни библиотеки за Python програмиране.

След завършването на този курс участниците ще могат да:

Този курс с инструктор на живо (онлайн или на място) е направен за професионалисти с напреднали знания, които искат да дълбоко разберат усилването на обучението и неговите практични приложения в разработката на изкуствен интелигент с използване на Google Colab.

• Разберете основните концепции на алгоритмите за усилване на обучението.
• Имплементирайте модели за усилване на обучението с използване на TensorFlow и OpenAI Gym.
• Разработете интелигентни агенти, които се учат чрез опит и грешка.
• Оптимизирайте изпълнението на агентите с използване на напреднали техники като Q-обучение и дълбоки Q-мрежи (DQNs).
• Обучение на агенти в симулирани среди с използване на OpenAI Gym.
• Разпространете модели за усилване на обучението за практическо приложение.

TensorFlow е API от 2-ро поколение на софтуерната библиотека с отворен код Google за дълбоко обучение. Системата е предназначена да улесни изследванията в машинното обучение и да направи бърз и лесен преходът от изследователски прототип към производствена система.

Публика

Този курс е предназначен за инженери, които искат да използват TensorFlow за своите проекти за задълбочено обучение

След завършване на този курс делегатите ще:

разбират структурата и механизмите за внедряване на TensorFlow да могат да изпълняват задачи и конфигуриране на инсталация/производствена среда/архитектура да могат да оценяват качеството на кода, да извършват отстраняване на грешки, мониторинг да могат да прилагат разширено производство като модели за обучение, изграждане на графики и регистриране

Този курс изследва, с конкретни примери, приложението на Tensor Flow за целите на разпознаването на изображения

Публика

Този курс е предназначен за инженери, които искат да използват TensorFlow за целите на разпознаването на изображения

След завършване на този курс делегатите ще могат да:

разбиране на структурата и механизмите за внедряване на TensorFlow изпълнява задачи по инсталация/производствена среда/архитектура и конфигурация оценява качеството на кода, извършва отстраняване на грешки, мониторинг прилага разширено производство като модели за обучение, изграждане на графики и регистриране

Към края на това обучение участниците ще могат да:

Това обучение, водено от инструктор, в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на данни на среден ниво, които желаят да прилагат техники за прогнозиране на временни редици върху реални данни, използвайки Google Colab.

• Разберете основните принципи на анализа на временни редици.
• Използвайте Google Colab за работа с данни на временни редици.
• Прилагайте модели ARIMA за прогнозиране на тенденции в данните.
• Използвайте библиотеката Prophet на Facebook за гъвкаво прогнозиране.
• Визуализирайте данни на временни редици и резултати от прогнозирането.

TensorFlow™ е софтуерна библиотека с отворен код за цифрови изчисления, използвайки графики за потока на данни.

SyntaxNet е рамка за обработка на естествени езици с невронна мрежа за TensorFlow.

Word2Vec се използва за изучаване на векторни представи на думи, наречени "word embeddings". Word2vec е специално изчислително-ефективна предсказуема модел за изучаване на въвеждането на думи от суров текст. Той идва в два вкуса, моделът Continuous Bag-of-Words (CBOW) и моделът Skip-Gram (глави 3.1 и 3.2 в Mikolov et al.)

Използвани в тандем, SyntaxNet и Word2Vec позволяват на потребителите да генерират модели за учене от естествения език.

публиката

Този курс е насочен към разработчици и инженери, които възнамеряват да работят с SyntaxNet и Word2Vec модели в техните TensorFlow графики.

След завършване на този курс делегатите ще:

• Разбиране на структурата и механизмите за разпространение на TensorFlow’
• да може да изпълнява монтаж / производствена среда / архитектурни задачи и конфигурация
• да могат да оценяват качеството на кода, да извършват дебютиране, мониторинг
• да могат да прилагат напреднали производствени модели като модели за обучение, термини за вграждане, графика за строителство и записване