Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în Colab Pro
- Colab vs. Colab Pro: caracteristici și limitări
- Crearea și gestionarea notebukurilor
- Acceleratoare hardware și setări de runtime
Dezvoltarea în Cloud cu Colab Pro
- Celule de cod, markdown și structura notebukului
- Instalarea pachetelor și configurarea mediului
- Salvarea și gestionarea versiunilor notebukurilor în Google Drive
Procesare și vizualizare a datelor
- Încărcarea și analiza datelor din fișiere, API-uri sau surse externe
- Utilizarea lui Pandas, Matplotlib și Seaborn
- Streamul și vizualizarea seturilor de date mari
Machine Learning cu Colab Pro
- Utilizarea Scikit-learn și TensorFlow în Colab
- Antrenarea modelelor pe GPU/TPU
- Evaluarea și ajustarea performanței modelului
Lucru cu framework-uri AI
- Utilizarea PyTorch cu Colab Pro
- Gestionarea memoriei și resurselor runtime
- Salvarea checkpoint-urilor și jurnalelor de antrenament
Integrare și colaborare
- Montarea Google Drive și încărcarea seturilor de date partajate
- Colaborarea prin intermediul notebukurilor partajate
- Exportarea în HTML sau PDF pentru distribuție
Optimizare a performanței și practici bune
- Gestionarea duratei sesiunii și a timeout-urilor
- Organizarea eficientă a codului în notebukuri
- Sfaturi pentru sarcini de rulare lungă sau la nivel de producție
Rezumat și următoarele pași
Colab Pro este un mediu bazat pe cloud pentru dezvoltarea scalabilă a aplicațiilor AI, oferind GPU-uri de performanță ridicată, runtime mai lung și mai multă memorie pentru sarcini complexe de IA și știință a datelor.
Această formare guiată (online sau în local) se adresează utilizatorilor intermediari ai AI care doresc să utilizeze Colab Pro pentru învățarea automată, procesarea datelor și cercetarea colaborativă într-un interfață de notebook puternică.
În finalul acestei forme de formare, participanții vor putea:
- Configura și gestiona notebukurile bazate pe cloud folosind Colab Pro.
- Utiliza GPU-uri și TPU-uri pentru computări accelerată.
- Simplifica fluxurile de muncă AI utilizând biblioteci populare (de exemplu, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Integra cu Google Drive și surse externe de date pentru proiecte colaborative.
Formatul cursului
- Prezentare interactivă și discuție.
- Multe exerciții și practică.
- Implementarea manuală într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a face aranjamente.
Precondiții
- Experiență cu programarea AI
- Cunoștințe de bază cu Jupyter notebooks și analiza datelor
- Compreensiunea unor fluxuri de muncă comune în învățare automată
Publicul-țintă
- Științificii și analiștii de date
- Inginerii învățării automatice
- Dezvoltatorii AI sau proiecte de cercetare
Cerințe
- Experiență în programare cu Python
- Familiaritate cu Jupyter notebooks și analiză de date de bază
- Înțelegerea fluxurilor de lucru comuni ai învățării automate
Audiența
- Cercetători și analiști de date
- Ingineri de învățare automatizată
- Dezvoltatori Python care lucrează la proiecte AI sau de cercetare
14 ore
