Cursuri de pregatire Învățarea prin Recompensă cu Google Colab

Această instruire condusă de un instructor, în format live România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și îmbunătățească cunoștințele despre modelele de învățare automată, să-și perfecționeze abilitățile de ajustare a hiperparametrilor și să învețe cum să implementeze modele eficient folosind Google Colab.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să implementeze modele avansate de învățare automată folosind framework-uri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Să optimizeze performanța modelelor prin ajustarea hiperparametrilor.
• Să implementeze modele de învățare automată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
• Să colaboreze și să gestioneze proiecte de învățare automată la scară largă în Google Colab.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată specialiștilor în știința datelor și profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel intermediar care doresc să utilizeze inteligența artificială pentru aplicații avansate în sănătate folosind Google Colab.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să implementeze modele de inteligență artificială pentru sănătate folosind Google Colab.
• Să utilizeze inteligența artificială pentru modelarea predictivă a datelor din sănătate.
• Să analizeze imagini medicale cu tehnici bazate pe inteligență artificială.
• Să exploreze considerațiile etice în soluțiile de sănătate bazate pe inteligență artificială.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor și inginerilor de date de nivel intermediar care doresc să utilizeze Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor mari.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de lucru pentru date mari folosind Google Colab și Spark.
• Să proceseze și să analizeze eficient seturi mari de date cu Apache Spark.
• Să vizualizeze date mari într-un mediu colaborativ.
• Să integreze Apache Spark cu instrumente bazate pe cloud.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat începătorilor în domeniul științei datelor și profesioniștilor IT care doresc să învețe elementele de bază ale științei datelor folosind Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab.
• Să scrie și să execute cod Python de bază.
• Să importe și să manipuleze seturi de date.
• Să creeze vizualizări folosind biblioteci Python.

Google Colab Pro este un mediu bazat pe cloud pentru dezvoltarea scalabilă în Python, oferind GPU-uri de înaltă performanță, timpi de execuție mai lungi și mai multă memorie pentru sarcini solicitante de AI și știința datelor.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat utilizatorilor intermediari de Python care doresc să folosească Google Colab Pro pentru învățarea automată, procesarea datelor și cercetarea colaborativă într-o interfață puternică de notebook.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să gestioneze notebook-uri Python bazate pe cloud folosind Colab Pro.
• Să acceseze GPU-uri și TPU-uri pentru calcule accelerate.
• Să eficientizeze fluxurile de lucru de învățare automată folosind biblioteci populare (de ex., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Să integreze cu Google Drive și surse de date externe pentru proiecte colaborative.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea computer vision și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de vedere folosind Google Colab.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) folosind TensorFlow.
• Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea scalabilă și eficientă a modelelor bazate pe cloud.
• Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de computer vision.
• Să implementeze modele de computer vision pentru aplicații din lumea reală.
• Să folosească transfer learning pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de deep learning folosind mediul Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de deep learning.
• Să înțeleagă elementele de bază ale rețelelor neuronale.
• Să implementeze modele de deep learning folosind TensorFlow.
• Să antreneze și să evalueze modele de deep learning.
• Să utilizeze funcționalități avansate ale TensorFlow pentru deep learning.

Învățarea Profundă prin Reforțare (DRL) combină principiile învățării prin reforțare cu arhitecturile de învățare profundă pentru a permite agenților să ia decizii prin interacțiunea cu mediile lor. Aceasta stă la baza multor avansuri moderne în domeniul inteligenței artificiale, cum ar fi vehiculele autonome, controlul roboticii, tranzacționarea algoritmică și sistemele de recomandare adaptivă. DRL permite unui agent artificial să învețe strategii, să optimizeze politici și să ia decizii autonome bazate pe încercare și eroare folosind învățarea bazată pe recompense.

Acest antrenament condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să învețe și să aplice tehnici de Învățare Profundă prin Reforțare pentru a construi agenți inteligenți capabili să ia decizii autonome în medii complexe.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele teoretice și principiile matematice ale Învățării prin Reforțare.
• Să implementeze algoritmi cheie de RL, inclusiv Q-Learning, Policy Gradients și metode Actor-Critic.
• Să construiască și să antreneze agenți de Învățare Profundă prin Reforțare folosind TensorFlow sau PyTorch.
• Să aplice DRL în aplicații din lumea reală, cum ar fi jocuri, robotică și optimizarea deciziilor.
• Să depaneze, să vizualizeze și să optimizeze performanța antrenamentului folosind instrumente moderne.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuție ghidată.
• Exerciții practice și implementări practice.
• Demonstrații live de codare și aplicații bazate pe proiecte.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o versiune personalizată a acestui curs (de exemplu, folosind PyTorch în loc de TensorFlow), vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată data scientist începători care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și atractive din punct de vedere vizual.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru vizualizarea datelor.
• Să creeze diverse tipuri de grafice folosind Matplotlib.
• Să utilizeze Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
• Să personalizeze grafice pentru o prezentare și claritate mai bună.
• Să interpreteze și să prezinte date eficient folosind instrumente vizuale.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor de nivel intermediar care doresc să dobândească o înțelegere cuprinzătoare și abilități practice atât în Modelele de Limbaj de Mare Anvergură (LLMs), cât și în Învățarea Prin Recompense (RL).

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege componentele și funcționalitatea modelelor de tip transformer.
• Optimiza și ajusta LLMs pentru sarcini și aplicații specifice.
• Înțelege principiile și metodologiile de bază ale învățării prin recompense.
• Învață cum tehnicile de învățare prin recompense pot îmbunătăți performanța LLMs.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Să înțeleagă și să aplice diverși algoritmi de învățare automată.
• Să utilizeze biblioteci precum Scikit-learn pentru a analiza și prezice date.
• Să implementeze modele de învățare supervizată și nesupravegheată.
• Să optimizeze și să evalueze modele de învățare automată eficient.

Această instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată specialiștilor în știința datelor și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici NLP folosind Python în Google Colab.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele de bază ale procesării limbajului natural.
• Preprocesa și curăța date text pentru sarcini NLP.
• Efectua analiza sentimentelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
• Lucrează cu date text folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.

Această instruire condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și analiștilor de date de nivel începător care doresc să învețe programarea în Python de la zero folosind Google Colab.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă noțiunile de bază ale limbajului de programare Python.
• Să implementeze cod Python în mediul Google Colab.
• Să utilizeze structuri de control pentru a gestiona fluxul unui program Python.
• Să creeze funcții pentru a organiza și reutiliza codul eficient.
• Să exploreze și să folosească biblioteci de bază pentru programarea în Python.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor care doresc să depășească abordările tradiționale ale învățării automate pentru a învăța un program de calculator să rezolve probleme fără a folosi date etichetate și seturi mari de date.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și aplica bibliotecile și limbajul de programare necesare pentru implementarea Învățării prin Recompensă.
• Crea un agent software capabil să învețe prin feedback în loc de învățare supravegheată.
• Programa un agent să rezolve probleme în care luarea deciziilor este secvențială și finită.
• Aplica cunoștințele pentru a proiecta software care poate învăța într-un mod similar cu cel în care învață oamenii.

Această instruire condusă de un instructor, în format live România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar din domeniul datelor care doresc să aplice tehnici de prognoză a seriilor de timp pe date din lumea reală folosind Google Colab.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale analizei seriilor de timp.
• Să utilizeze Google Colab pentru a lucra cu date de tip serie temporală.
• Să aplice modele ARIMA pentru a prognoza tendințe ale datelor.
• Să utilizeze biblioteca Prophet de la Facebook pentru prognoze flexibile.
• Să vizualizeze datele seriilor de timp și rezultatele prognozelor.