Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Durata 14 ore
Schița de curs
Introducere în Google Colab Pro
- Colab vs. Colab Pro: funcționalități și limitări
- Crearea și gestionarea notebook-urilor
- Acceleratoare hardware și setări de runtime
Programare Python în cloud
- Celule de cod, markdown și structura notebook-ului
- Instalarea pachetelor și setup-ul mediului
- Salvarea și versionarea notebook-urilor în Google Drive
Procesarea și vizualizarea datelor
- Încărcarea și analiza datelor din fișiere, Google Sheets sau API-uri
- Utilizarea Pandas, Matplotlib și Seaborn
- Streaming și vizualizarea seturilor mari de date
Machine learning cu Colab Pro
- Utilizarea Scikit-learn și TensorFlow în Colab
- Antrenarea modelelor pe GPU/TPU
- Evaluarea și optimizarea performanței modelelor
Lucrul cu framework-uri de deep learning
- Utilizarea PyTorch cu Colab Pro
- Gestionarea memoriei și a resurselor de runtime
- Salvarea checkpoint-urilor și a log-urilor de antrenare
Integrare și colaborare
- Montarea Google Drive și încărcarea seturilor de date partajate
- Colaborarea prin notebook-uri partajate
- Exportul în GitHub sau PDF pentru distribuire
Optimizarea performanței și best practices
- Gestionarea duratei sesiunilor și a timeout-urilor
- Organizarea eficientă a codului în notebook-uri
- Sfaturi pentru task-uri de lungă durată sau de nivel de producție
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Experiență în programarea Python
- Familiaritate cu notebook-urile Jupyter și analiza de bază a datelor
- Înțelegerea workflow-urilor comune de machine learning
Audiență
- Data scientists și analiști
- Ingineri de machine learning
- Dezvoltatori Python care lucrează la proiecte de AI sau cercetare
