Reinforcement Learning with 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.

До края на този курс, участниците ще могат да:

Този курс с инструктор на живо (онлайн или на място) е направен за данни специалисти и разработчици на средно ниво, които искат да разберат и приложат техники за дълбочинно обучение, използвайки средата Google Colab.

• Настройте и навигация в Google Colab за проекти на дълбочинно обучение.
• Разбирането на основните принципи на невромрежите.
• Въвеждане на модели на дълбочинно обучение, използвайки TensorFlow.
• Обучение и оценка на модели на дълбочинно обучение.
• Използване на напреднали характеристики на TensorFlow за дълбочинно обучение.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и учени по данни, които желаят да научат основите на Deep Reinforcement Learning, докато преминават през създаването на Deep Learning Agent.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ключовите концепции зад Deep Reinforcement Learning и можете да го разграничите от машинното обучение.
• Прилагайте усъвършенствани Reinforcement Learning алгоритми за решаване на проблеми от реалния свят.
• Създайте агент за задълбочено обучение.

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.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни на средно ниво, които искат да придобият цялостно разбиране и практически умения както в Large Language Models (LLMs), така и в Reinforcement Learning (RL).

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете компонентите и функционалността на трансформаторните модели.
• Оптимизиране и фина настройка на LLM за конкретни задачи и приложения.
• Разберете основните принципи и методологии на обучението за засилване.
• Научете как техниките за учене с подсилване могат да подобрят представянето на LLM.

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.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да надхвърлят традиционните подходи за машинно обучение, за да научат компютърна програма да разгадава неща (решава проблеми) без използването на етикетирани данни и големи набори от данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и приложете библиотеките и езика за програмиране, необходими за внедряване на Reinforcement Learning.
• Създайте софтуерен агент, който може да учи чрез обратна връзка, вместо чрез контролирано обучение.
• Програмирайте агент да решава проблеми, при които вземането на решения е последователно и ограничено.
• Приложете знания за проектиране на софтуер, който може да учи по начин, подобен на начина, по който хората учат.

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.